Проверяем сведения о курсе и предложения площадок…
Описание курса
Текст площадки «Stepik». Упомянутые цены и обещанные результаты могут быть неактуальны; условия покупки проверяйте у продавца.
Приветствуем на втором курсе программы "Машинное обучение и анализ данных" – "Обучение на размеченных данных".
Обучение на размеченных данных или обучение с учителем – это наиболее распространенный класс задач машинного обучения. К нему относятся те задачи, где нужно научиться предсказывать некоторую величину для любого объекта, имея конечное число примеров.
В этом курс вы узнаете о двух основных подходах – линейных моделях и решающих деревьях. А также с самой мощной техникой машинного обучения – построением композиции алгоритмов. Также вас ждет множество задач и практики. Вы посмотрите на реальные данные, найдете в них закономерности и проблемы, а потом решите их.
Темы курса:
Машинное обучение и линейные модели.
Линейные модели и оценка качества.
Решающие деревья и композиции моделей.
Нейронные сети и обзор методов.
Один курс · разные способы доступа
Где удобнее учиться?
Сравните цену и то, как будете заниматься.
В Курсе
Сайт площадки ↗︎Уроки, текст и помощь — в одном месте
Цена
От 300 ₽
Удобство интерфейса
История цен на площадках
Как проходит обучение
Эти данные взяты из программы и описания площадки. Пустое поле означает, что на странице курса ответа не было.
- Формат
- МООК (массовый открытый онлайн курс)Проверено 23.09.2026 · Источник ↗︎
- Документ
- На странице курса указано: сертификат не выдаётся.Проверено 23.09.2026 · Источник ↗︎
- Темы программы
- Машинное обучение и линейные модели; Борьба с переобучением и оценивание качества; Линейные модели: классификация и практические аспекты; Решающие деревья и композиции алгоритмов; Нейронные сети и обзор методов; Дополнительные задания; ВебинарыПроверено 23.09.2026 · Источник ↗︎
Авторы и преподаватели
- ФРООАвтор материалов
Содержание обучения
Что в программе
01Машинное обучение и линейные модели5 уроков
- Знакомство с курсомВремя не указано
- Знакомство с машинным обучениемВремя не указано
- Знакомство с машинным обучением. Часть 2Время не указано
- Линейные моделиВремя не указано
- Линейные модели. Часть 2Время не указано
02Борьба с переобучением и оценивание качества4 урока
- Проблема переобучения и борьба с нейВремя не указано
- Метрики качестваВремя не указано
- Библиотека scikit-learn. ВведениеВремя не указано
- Библиотека scikit-learn. Введение. Часть 2Время не указано
03Линейные модели: классификация и практические аспекты5 уроков
- Линейные модели: статистический взглядВремя не указано
- Линейные модели: статистический взгляд. Часть 2Время не указано
- Практические рекомендации по линейным моделямВремя не указано
- Библиотека scikit-learn. ПродолжениеВремя не указано
- Библиотека scikit-learn. Продолжение. Часть 2Время не указано
04Решающие деревья и композиции алгоритмов6 уроков
- Решающие деревьяВремя не указано
- Решающие деревья. Часть 2Время не указано
Похожие курсы и совпадения…
Материалы по теме…
