Course Summary
This course provides a solid foundation in machine learning, covering key concepts, techniques, and algorithms. Students will gain hands-on experience with building machine learning models and applying them to real-world problems.Key Learning Points
- Gain a deep understanding of machine learning concepts and algorithms
- Learn to apply machine learning to solve real-world problems
- Develop hands-on experience by building machine learning models
Job Positions & Salaries of people who have taken this course might have
- USA: $112,000
- India: ₹1,500,000
- Spain: €45,000
- USA: $112,000
- India: ₹1,500,000
- Spain: €45,000
- USA: $117,000
- India: ₹1,200,000
- Spain: €40,000
- USA: $112,000
- India: ₹1,500,000
- Spain: €45,000
- USA: $117,000
- India: ₹1,200,000
- Spain: €40,000
- USA: $136,000
- India: ₹2,200,000
- Spain: €55,000
Related Topics for further study
Learning Outcomes
- Understand machine learning fundamentals and key concepts
- Apply machine learning algorithms to real-world problems
- Develop hands-on experience with building machine learning models
Prerequisites or good to have knowledge before taking this course
- Basic knowledge of programming (Python recommended)
- Familiarity with linear algebra and calculus
Course Difficulty Level
IntermediateCourse Format
- Online
- Self-paced
- Video lectures
- Hands-on projects
Similar Courses
- Applied Machine Learning
- Advanced Machine Learning
Related Education Paths
Related Books
Description
Сейчас термины “машинное обучение” или даже “искусственный интеллект” у всех на слуху. Местами это преувеличение и хайп, но у машинного обучения действительно есть много полезных и важных применений. Вы сталкиваетесь с этим каждый день: когда вы ищете что-то в интернете, поисковик предлагает вам странички на основе сложного сопоставления текстов и анализа ваших данных; когда вы жалуетесь в службу поддержки какого-нибудь сервиса или магазина, с большой вероятностью вам отвечает бот; если у вас умные часы, то они, вероятно, используют методы машинного обучения, чтобы понимать, когда вы сидите, стоите или бегаете.
Outline
- Основные понятия и задачи в машинном обучении
- Знакомство с курсом
- Что такое машинное обучение?
- Основные определения
- Постановки задач
- Виды признаков
- Загрузка данных, базовый анализ
- Работа с таблицей на примере удаления столбца
- Пропущенные значения, описание данных
- Значения признаков, выбор ячеек с помощью условий
- Извлечение новых признаков, распределение значений, среднее
- Группировка и агрегирование
- Дополнительные лекции
- Задания на понимание
- Задание на понимание
- Тест по основным понятиям в машинном обучении
- Метод k ближайших соседей
- Метод k ближайших соседей
- Сравнение объектов и метрики
- Измерение ошибки модели
- Оценка обобщающей способности
- kNN с весами
- kNN для регрессии
- Знакомство с библиотекой sklearn
- Поиск оптимальных гиперпараметров
- Классификация методом ближайших соседей
- Задания на понимание
- Задания на понимание
- Задания на понимание
- Задания на понимание
- Тест по методу k ближайших соседей
- Линейная регрессия
- Модель линейной регрессии
- Применения линейной регрессии
- Линейная регрессия в векторном виде
- Обучение линейной регрессии
- Переобучение и регуляризация
- Почему L1-регуляризация отбирает признаки?
- Интерпретация линейных моделей
- Библиотека numpy
- Линейная регрессия
- Визуализация
- Запуск алгоритма
- Регуляризация
- Задание на понимание
- Задания на понимание
- Задания на понимание
- Задания на понимание
- Задания на понимание
- Тест по линейной регрессии
- Обучение моделей градиентными методами
- Градиент и его свойства
- Градиентный спуск
- Градиентный спуск: продолжение
- Стохастический градиентный спуск
- Продвинутые методы градиентного спуска
- Функции потерь в задачах регрессии
- Вывод градиента для MSE
- Векторное дифференцирование
- Регрессия в матричной форме
- Градиентный спуск в матричной форме
- Реализация градиентного спуска
- Настройка градиентного спуска
- Реализация градиентного спуска в матричной форме
- Задания на понимание
- Задания на понимание
- Задания на понимание
- Тест по градиентному спуску
- Линейная классификация: общие принципы
- Линейный классификатор
- Обучение линейных классификаторов
- Метрики качества классификации
- Совмещение точности и полноты
- Метрики качества ранжирования
- Площадь под ROC-кривой
- Линейная классификация
- Обучение линейного классификатора с помощью градиентного спуска
- Метрики качества классификации
- Вероятности классов, AUC-PRC и AUC-ROC
- Задания на понимание
- Задания на понимание
- Задания на понимание
- Задания на понимание
- Тест по линейной классификации
- Линейная классификация: методы
- Логистическая регрессия: простое объяснение
- Логистическая регрессия: простое объяснение, часть 2
- Логистическая регрессия: сложное объяснение
- Метод опорных векторов
- Калибровка вероятностей
- Многоклассовая классификация
- Данные Титаника
- Логистическая регрессия
- Предсказания логистической регрессии
- Классификация текстов: предобработка
- Мешок слов и TF-IDF
- Многоклассовая классификация
- Интервью
- Задания на понимание
- Задания на понимание
- Задания на понимание
- Задания на понимание
- Задания на понимание
- Тест по методам линейной классификации
Summary of User Reviews
Machine Learning Foundations course on Coursera has received positive reviews from many users. The course has been praised for its comprehensive content and easy-to-understand lectures. Many users have found the course to be a great introduction to the topic of machine learning.Key Aspect Users Liked About This Course
Comprehensive contentPros from User Reviews
- Well-structured and organized course material
- Clear and concise lectures by the instructor
- Hands-on exercises and quizzes to reinforce learning
- Great introduction to the basics of machine learning
- Flexibility to learn at your own pace
Cons from User Reviews
- Some users found the course to be too basic and not challenging enough
- Lack of practical applications in some parts of the course
- Limited interaction with the instructor and other students
- Course can be time-consuming and require a significant commitment
- Some technical issues reported with the platform
Основы машинного обучения
- 0.0
-
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
Сейчас термины “машинное обучение” или даже “искусственный интеллект” у всех на слуху. Местами это преувеличение и хайп, но у машинного обучения действительно есть много полезных и важных применений....
