Openbravo-rus.ru

Образование по русски
1 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Coursera yandex машинное обучение

16 бесплатных онлайн-курсов по машинному обучению

Популярная тенденция в сфере онлайн-образования — массовые открытые онлайн-курсы (Massive open online-courses, MOOC). Появились бесплатные курсы по машинному обучению и data science. Они доступны каждому и основаны на образовательных программах от ведущих университетов, например, МФТИ.

Большинство MOOC по машинному обучению доступны на английском языке и представлены на известных платформах онлайн-образования, таких как Coursera, Udacity, World Education University и edX.

Отдельно стоит отметить, что курсы Coursera доступны бесплатно только для прослушивания лекций. Для того, чтобы выполнять задания или получить сертификат по окончании курса, нужно оформить подписку или оплатить курс.

Видео-материалы и лекции курса можно получить бесплатно, для этого на странице курса внизу нужно нажать кнопку «прослушать курс», как показано на картинке:

Как бесплатно прослушать курсы по машинному обучению

В этой статье собраны бесплатные курсы по машинному обучению и Data Science на русском языке или с русскими субтитрами.

Введение в машинное обучение

Авторы: ВШЭ и Яндекс
Платформа: Coursera
Язык: русский

На курсе Константина Воронцова Введение в машинное обучение рассматриваются популярные задачи, решаемые с помощью машинного обучения — классификация, регрессия, кластеризация. Слушателю нужно знать об основных понятиях математики: функциях, производных, векторах, матрицах, желательно иметь базовые навыки программирования и быть знакомым с python.

Продолжительность: 35 часов

Машинное обучение и анализ данных

Авторы: МФТИ и Яндекс
Платформа: Coursera
Язык: русский

Специализация Машинное обучение и анализ данных включает 6 курсов. Осваиваются основные инструменты, необходимые в работе с большим массивом данных: современные методы классификации и регрессии, поиск структуры в данных, проведение экспериментов, построение выводов, фундаментальная математика, основы программирования на python.

Продолжительность: 8 месяцев (7 часов в неделю)

Python для анализа данных

Авторы: МФТИ, ФРОО, Mail.ru Group
Платформа: Coursera
Язык: русский

Курс Python для анализа данных ориентирован на решение практических задач. Студенты будут применять свои навыки программирования для построения предиктивных моделей, визуализации данных и работы с нейросетями.

Продолжительность: 25 часов

Введение в науку о данных

Автор: СПбГУ
Платформа: Coursera
Язык: русский

Курс Введение в науку о данных рассматривает постановку и решение типичных задач, с которыми может столкнуться в своей работе data scientist, подходы к сбору, анализу, обработке и визуализации массивов данных.

Продолжительность: 17 часов

Глубокое обучение в творчестве с TensorFlow

Автор: Google Magenta
Платформа: Kadenze
Язык: английский, русские субтитры

MOOC Использование глубокого обучения в творчестве с помощью TensorFlow расскажет о том, как строить алгоритмы глубокого обучения на основе сверточных, рекуррентных, генеративных нейросетей и применять их для создания творческих приложений.

Продолжительность: 60 часов

Data Science

Автор: Johns Hopkins University
Платформа: Courserа
Язык: английский, русские субтитры

В специализацию Data Science университета John Hopkins входят 10 курсов, включая сбор и сортировку данных, программирование на языке R, регрессионные модели, разработку продуктов для обработки данных и другие.

Продолжительность: 8 месяцев (5 часов в неделю)

Data science для руководителей

Автор: Johns Hopkins University
Платформа: Courserа
Язык: английский, русские субтитры

Data Science для руководителей — это ускоренная обучающая программа — 5 курсов, которые дают базовое понимание о том, что такое data science и как работать с проектами в этой сфере, собирать и развивать команду и даже лидерские качества.

Продолжительность: 40 часов

Нейронные сети

Автор: Институт биоинформатики
Платформа: Stepic
Язык: русский

Бесплатный курс Нейронные сети дает основы теории нейронных сетей и практики применения. Детальный разбор процесса создания и применения нейронных сетей. Алгоритмы, лежащие в основе нейросетей и множество практических задач.

Продолжительность: 33 часа

Программирование на Python

Автор: Институт биоинформатики
Платформа: Stepic
Язык: русский

На курсе Программирование на Python представлены базовые понятия программирования на python и большое количество практических задач. Решения будут проверяться автоматической системой.

Продолжительность: 22 часа

Алгоритмы: теория и практика. Методы

Автор: Computer Science Center
Платформа: Stepic
Язык: русский

Рассматриваются теоретические основы создания алгоритмов и особенности реализации на языках C++, Java и Python.

Продолжительность: 35 часов

Основы программирования на R

Автор: Институт биоинформатики
Платформа: Stepic
Язык: русский

На курсе Основы программирования на R изучаются основные типы данных и семантические правила, анализ и обработка данных.

Продолжительность: 19 часов

Анализ данных в R

Автор: Институт биоинформатики
Платформа: Stepic
Язык: русский

На курсе рассматриваются этапы статистического анализа на R — предварительная обработка данных, применение статистических методов анализа и визуализация данных.

Продолжительность: 21 час

Базы данных

Автор: СПбГУ
Платформа: Coursera
Язык: русский

В основе курса Базы данных изучение и применение языка SQL для создания, модификации объектов и управления данными в реляционных базах данных. Рассматриваются сферы применения NoSQL баз данных и современные подходы к обработке big data.

Продолжительность: 20 часов

От Excel до MySQL: способы анализа бизнес-данных

Автор: Duke University
Платформа: Coursera
Язык: английский, русские субтитры

В специализацию входят 5 курсов, которые демонстрируют, как использовать Excel, Tableau и MySQL для анализа данных, прогнозирования, создания моделей и визуализации данных для решения задач и улучшения бизнес-процессов.

Продолжительность: 8 месяцев (5 часов в неделю)

Линейная регрессия

Автор: СПбГУ
Платформа: Coursera
Язык: русский

В курсе Линейная регрессия разбираются основные методы описания взаимосвязей между количественными признаками, регрессионный анализ и построение моделей. Специальное место отводится операциям с матрицами. Курс ориентирован на людей, которые уже знакомы с базовыми понятиями анализа данных.

Продолжительность: 22 часа

Анализ данных

Автор: НГУ
Платформа: Coursera
Язык: русский

В специализацию Анализ данных Новосибирского государственного Университета входят 4 курса. Курсы содержат материалы по основам теории вероятностей и математической статистики, исследованию связей между признаками, построению прогнозов на основе регрессионных моделей, кластерному и статистическому анализу. Курсы разработаны совместно с 2GIS.

Продолжительность: 4 месяца (3 часа в неделю)

Как простой менеджер проектов на 1С-Битрикс пошёл учиться машинному обучению от Яндекса и МФТИ, а стал ментором Coursera

О Специализации в целом

Когда я прочитал о запуске курса от Яндекса на Coursera, то просто не мог пройти мимо, но к своему удивлению обнаружил, что доступны только видео лекции и задания для самопроверки, а полноценные задания заблокированы (и открываются только при оплате сертификата или запросе финансовой помощи). Платить за курс, который не имеет отношения к работе, который ты не уверен, что сможешь пройти… Я был к этому не готов.

Записавшись, я начал смотреть лекции и решать задания. Это было очень непросто, т.к. высшая математика осталась далеко позади в Университете, работаю я менеджером веб проектов, а вовсе не аналитиком, да и python никогда в глаза не видел.

Почти через месяц я случайно прочитал в комментариях, что ходит слух, будто МФТИ выдаст удостоверения о повышении квалификации гос образца всем, кто закончит специализацию. МФТИ! ЗФТШ, ВФТШ, Долгопрудная, Новодачная, лекции для школьников по выходным, «Оставь надежду всяк сюда входящий…», абитура, горечь от не поступления из-за сильно выросшего проходного бала за счёт сдающих ЕГЭ, МИФИ, КВН МФТИ-МИФИ (и шутки которые кроме нас вряд ли кто-то может понять), взаимные хождения в гости бывших одноклассников по ВФТШ ко мне в общагу МИФИ и моё к ним в Долгопрудный… Да ведь это шанс «сбыть мечту идиота»!

Курс молодого бойца по владению python от codecademy и я готов к подвигам.

Конечно же заявление на финансовую помощь Coursera обработала мгновенно и у меня появился доступ к сдаче заданий.

1 неделя была побеждена почти мгновенно, а вот 2…

Трое суток я бился над задачей на «кошачью» тему. Побеждая одну ошибку за другой, понимая, что неверно понял то или иное задание, я неожиданно оказался лицом к лицу с простейшим, очень кратким кодом. Который действительно выбирал из списка предложений 2 похожих на образцовое. Они действительно были на общую тему. Это была магия!

Такой простой алгоритм и такая мощь.

От этого кружилась голова, а радостью своею хотелось поделиться с окружающими (если спросить коллег, то вероятно они скажут, что я буквально прожужжал им все уши восхищением косинусным расстоянием в целом и этой задачей в частности).

Однако, была маленькая неприятность, которая не давала спокойно жить. Совесть буквально жгла меня изнутри за то, что я запросил финансовую помощь. Ведь объективно я мог заплатить. Хотя это и существенная сумма. Поэтому я решил как-то помочь по возможности взамен.

Во-первых, я решил, что было бы круто, если бы был какой-то интерактивный задачник, где не только можно было бы потренироваться в решении задач, похожих на задачи из курса (чтобы набрать больше опыта), но и где люди, не оплатившие сертификат, могли проходить бесплатно задачи, идентичные заданиям курсовых. Забавно, но мой прототип оказался рабочим, а задача на «змеиную» тему (набор текстом был чуть побольше, да и основной темой стала Anaconda), решался тем же алгоритмом, что и курсовой задание.

Во-вторых, я стал отвечать на форуме, стараясь помочь тем, кому курс даётся ещё тяжелее, чем мне. Некоторым пришлось дать мой контактный e-mail с просьбой не публиковать код на форуме – это нарушает правила Курсеры. Это было очень интересным опытом. Я уже и забыл что значит быть «преподавателем»…

А в-третьих, я решил проверять курсовые работы других студентов. В один погожий день я проверил больше 80 штук. И все они были отправлены накануне. Я был просто поражён тем сколько людей учится со мною вместе…

Знал ли я тогда, что стану ментором курса? Да я даже не знал кто это такие и что они существуют!

Я завершил 1й курс. Это было не очень просто, но и не невозможно. Я даже успел подать заявку на финансовую помощь на 2й курс заканчивающегося набора.

Только на 2 курсе я понял, что все проблемы, с которыми я сталкивался раньше, были «цветочками». Это было очень круто, но в то же время отрезвляюще.

Как я писал выше, я квалификация моя была не такой высокой, как хотелось бы. Поэтому приходилось по 2-3 раза просматривать видео-лекции, а решение курсовых занимало по несколько дней. Вот только 3 неделя 3 курса мне никак не давалась, так что даже пришлось приступить к 4.

Читать еще:  Машинное обучение питон

Во многом поэтому, получив письмо от авторов курса с предложением стать ментором я подал заявку, отметив желание помогать 1 курсу, а так же рассказав об идее с внешним задачником. Я был удивлён, став одним из 5 избранных. Я был и остаюсь уверенным, что я особенно хорошо могу понять тех, кому особенно нужна помощь, тех кто отстаёт от программы курса. И именно поэтому с тех пор студенты 1 курса могут практически в каждой теме увидеть ответы от меня на самые разные вопросы.

Всем менторам авторы курса поставили непростую задачу – протестировать новый 3 курс.

Боюсь, от меня было мало пользы, но мне это было действительно не просто – пропустив кусок 2 курса, осваивая на ходу python я старался хотя бы догнать коллег (вот уж кого этой задачей нагрузили не зря).

Мне сложно что-то рассказать интересное про 3 курс. Он хорош. Безусловно не раз и не два были места, где мне хотелось разбить себе голову об монитор из-за адских формул, которые едва помещались на экран (это напомнило мне университетский курс элементарных частиц, где хардкорные уравнений теорфизики не помещались на доску). Не готов сказать, что я понял этот курс. Но я его осилил. И с удивлением понял, что те задачи и проблемы, которые с таким решал на 1 курсе на самом деле очень просты, по-настоящему просты.

Только после завершения 3 я смог вернуться ко 2. Мне потребовалось более двух месяцев (в сумме 3 сессии Coursera), чтобы одолеть этот курс. И я на 100% уверен, что 2 и 3 курс на порядок сложнее 1. Но и на порядок же полезнее, ведь каждая неделя демонстрирует в работе какие-то новые концепции и подходы. Не знаю, как у других, но даже у меня в голове появляется масса вариантов как это могло бы пригодиться в работе моим коллегам на основной работе.

Что дала мне работа над этой специализацией (пока ещё не завершённая)?

Ну, во-первых, массу удовольствия от тех задач, которые удалось решить, от тех вершин, которые удалось покорить. Для меня это настоящее испытание.

Во-вторых, я прикоснулся к «прекрасному» — МФТИ и Яндекс. Лучший (и не спорьте со мной, загрызу!) технический (а значит и лучший в принципе) ВУЗ страны, и один из мировых IT лидеров.

А в-третьих, пока я был ментором на этом курсе мне неожиданно пришло приглашение от Курсеры стать ментором. Да, я стал ментором ещё раз. Оказывается, менторы тоже бывают разные. И это тоже определённый Challenge! У меня даже сертификат ментора теперь есть. 😉

И вот теперь при должном везении вы можете встретиться со мной ещё и на курсе по Геймификации…

О каждом из курсов специализации детально

О 1 курсе — «Математика и Python для анализа данных»

Великолепный курс с отличной структуризацией информации и хорошей подачей.

Небольшие лекции представляют базовую информацию в виде тезисов, не перегружают подробностями. При возникновении вопроса всегда можно изучить информацию на стороннем ресурсе подробно, здесь же подаётся выжимка.

Удивительно практичные задачи 2 недели. Это просто чудеса какие-то! Никогда бы не подумал, что такое простые методы, такой крошечный алгоритм может решить такую нетривиальную, казалось бы, задачу. Ещё одно доказательство того, что математические модели бывают настолько универсальны при своей простоте, что ими при должном навыке можно описать практически что угодно!

Безусловно, курс требует подготовки. Вам следует изучить основы python до, либо во время курса. Но знания линейной алгебры на этом курсе почти не требуются. Простая алгебра из школы, немного внимательности на лекциях и вот вы уже понимаете принципы базовых операций линейной алгебры, а дальше даже если не можете их совершить «руками», у вас всегда есть нужный программный пакет рядом.

Этот курс вводный, дальше будет сложнее, но на нём очень неплохо можно размяться, начать втягиваться и работать дополнительно.

Курс проходится без особых сложностей, если проявить терпение и упорство (и чем в большей мере, тем приятнее будет победа над каждой из задач курса).

Отличное начало! Рекомендую!

О 2 курсе — «Обучение на размеченных данных»

Очень непростой, но интересный курс.

Если вам было сложно на 1 курсе специализации, то тут вероятно потребуется гораздо больше работать (в том числе самостоятельно).

Критичной будет успех на 3 неделе – там очень большая и непростая курсовая работа, многие этапы которой даются с огромным трудом. В случае возникновения трудностей стоит поискать ответы на форуме.

Удивительным откровением стала неделя по нейросетям. Как оказывается просто они устроены. Когда в университете через определение «персептрона» нейросети читали, только путали. Не надо никаких муравьёв, аналогий с живыми системами – формула тут очень простая и объясняет всё гораздо проще, чем неуместные аналогии.

Множество методов, показанных в курсе буквально завораживают – для практически любой задачи можно найти что-нибудь «своё». Так и хочется броситься решать практические задачки, кажется, что ты теперь всемогущий (градиентный бустинг в какой-то момент вызывает ассоциации с BFG9000, для тех, кто понимает).

Мне потребовалось больше 2 месяцев – явно не хватало подготовки (как в плане python, так и по математике).

Но самое главное, что курс очень интересный!

О 3 курсе — «Поиск структуры в данных»

После 2 курса здесь почти отдыхаешь (но именно что почти, многие задачи гораздо коварнее, чем кажутся на первый взгляд).

Курс не требует материала из 2, а вот 1 очень пригодится (разве что вы уже хорошо знакомы с python и не успели забыть линейную алгебру и матан со времён ВУЗа).

Курс не для новичков. С наскока не пройти. Но примеры, которые даются в курсе очень жизненные, а потому чувствуешь, что это не сухая академическая наука, а настоящая жизнь, то что применяется каждый день вокруг тебя почти везде: поиск, рекомендации фильмов, контекстная реклама в почте, «с этим товаром покупают» и «выбор редакции».

Отдельно довольно занятно то как с помощью описанных методов удаётся оптимизировать пространство признаков и превратить огромные массивы «информационного мусора» во вполне понятные и интерпретируемые даже человеческим глазом данные, графики, гистограммы, схемы…

Coursera yandex машинное обучение

Машинное обучение и анализ данных — обзор Специализации от Яндекcа & МФТИ (5 курсов + финальный проект), предложенной на образовательной платформе Coursera.

Вам может быть полезна данная статья если:

  • Вы хотите “попробовать на вкус” программирование на Python и понять для себя основные принципы работы моделей машинного обучения, использующихся для работы с данными
  • Вы рассматриваете для себя возможность пройти какой-либо обучающий курс по данной тематике и Вам интересно оценить, насколько Специализация от Яндекса & МФТИ подходит для этого

Почему после прохождения всех пяти курсов Специализации появилось желание написать данную статью: если бы я “тот”, который только начинал первый курс данной Специализации, использовал советы, данные в этой статье, эффективность и скорость обучения была бы в разы выше. И плюс до начала обучения я представлял собой чистый лист: ни строчки кода в жизни, только базовые знания теории вероятности, статистики и линейной алгебры, а значит проходил путь с нуля и застревал на каждом шагу, где от студента ждали больше в плане программирования, чем было положено! Тем самым, я представляю собой репрезентативного подопытного 🙂

Почему формат Специализации — это лучшее, что можно выбрать в начале пути? В целом, для обучения на русском языке есть широкий перечень возможностей: аналогичные по форме, но иные по содержанию онлайн-программы (от Вышки и Яндекса на Coursera, курсы по теме на Stepik’e и т.д.), лекции профессора Воронцова, платные курсы типа New Professions Lab, Нетологии и многое другое. Но, на мой взгляд, именно сочетания теории, видео-лекций и контролируемых/проверяемых (. ) практических работ без необходимости подчиняться какому-то расписанию — лучшее по форме самообразование с наивысшим соотношением цена/качество/удобство . Структура Специализации построена таким образом, что концепция “методов работы с данным” раскрывается постепенно, и ты успеваешь за темпом обучения, даже если ничего не знаешь до начала курсов (за исключением исключений :)). Если стараться просто “впитывать” теорию или неструктурированно браться за какие-то практические задачи есть риск не сдвинуться с места в общем понимании предмета!

Всего в данной Специализации курсов пять:

  1. Математика и Python для анализа данных — вводный курс, наполненный повторением основ мат. анализа и линейной алгебры, жизненно необходимых для прохождения пути
  2. Обучение на размеченных данных (обучение с учителем) — курс, посвященный моделям типа линейной/логистической регрессии, введенению в работу с решающими деревьями и другими моделями, обучение которых возможно только при наличии тех самых “размеченных” данных
  3. Поиск структуры в данных (обучение без учителя) — это про изучение и обучение моделей классификации/кластеризации, используемых в отсутствии размеченных данных
  4. Построение выводов по данным — несмотря на название, этот курс не про визуализацию данных… Он про статистику, про принципы проверки гипотез, в т.ч. множественных, про построение доверительных интервалов и так далее, т.е. про то, как из полученных результатов вашей модели ПРАВИЛЬНО сделать выводы (правильные или нет уже зависит от самой модели и исходных данных))
  5. Прикладные задачи анализа данных

Какое самое важное препятствие Вас ждет, если также как и я, Вы не писали ни строчки кода до начала обучения?)) Полное непонимание структуры языка Python, с которым предстоит очень много работать в процессе обучения. К сожалению, формат Специализации не подразумевает длинного вводного курса и подготовка идет “на бегу” в ходе первого курса. Быстрое повторение основ линейной алгебры, статистики и краткий обзор Python — вот и вся подготовительная работа. Этого очень мало. Несмотря на то, что в требованиях к курсу указано базовое знание основ программирования, презентуется эта программа везде как шанс пройти путь программирования на Python c нуля. Что я хотел бы знать до начала обучения? Необходимость изучения основ Python применительно к анализу данных и только потом — прохождение курсов специализации. Очень важно понимать структуры и типы данных, основные методы работы с числовыми данными, таблицами и основными библиотеками — numpy & pandas. Понимать, уметь работать с кодом (элементарные преобразования, работа с табличными данными и так далее) и знать источники (!) информации, когда чего-то не знаешь (stock overflow, форумы, блоги, каналы в слаке и так далее). Как получить весь базовый набор на русском языке я не знаю, т.к. не ставил цели именно на русском учиться, поэтому в качестве ориентира на данном этапе считаю данную книгу, написанную создателем библиотеки Pandas: Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython ©. Если бы всех студентов Специализации заставляли бы ее прочесть и освоить материал до начала учебы — КПД вырос бы минимум вдвое потом 🙂

Читать еще:  Обучающие настольные игры

Отдельно хочется попросить оторвать руки создателям первого курса за задание с работой с текстом — я сейчас делаю финальный проект по итогам пяти курсов и с ужасом вспоминаю, как пришлось тратить часы и дни поиском по форумам, чтобы не имея ни малейшего представления Python, токенизировать тексты и рассчитывать их сходство, используя примитивные циклы, потому что ничего лучше тогда ты не знаешь… Это очень жестоко, я думаю немало людей бросили всю учебу на этом моменте!

Идем дальше. Проходя второй курс Специализации, снова и снова придется возвращаться к основам — до понимания и разбора реальных моделей обучения на размеченных данных (другое название — обучение с учителем) порой просто не доходило! Сидишь и тратишь по 2–3 часа на преобразования и очистку числовой информации, подготовку таблиц и так далее, потому что нет навыка писать на Python, с трудом в голове откладывается его семантика, когда сразу бросают на работу с моделями линейной регресии и другими. В целом, курс очень насыщенный и требует много практической работы — в ходе видео-лекций дается теория по моделям линейной и логистической регрессий, объясняется принцип работы алгоритма градиентного бустинга и других ключевых для работы с данными темами (метрики, оптимизация и прочее). Общее впечатление — идеальное сочетание теории и практики, за исключением сегмента про нейронные сети — очень скомкано и ничего не понятно было тогда..)

Относительно третьего курса могу сказать, что он получился хуже остальных (исключительно мое мнение). Вам предстоит попробовать строить модели для работы с данными в ситуации, когда даже в целях обучения нет тестовых ответов (то есть нет разметки в данных). Но, судя по моему представлению по итогам завершения Специализации и дальнейшего обучения, тема обучения без учителя настолько сложная и глубокая, что реально в рамках третьего курса вы, можно сказать, успеете прочесть “определения из википедии” и сделать пару-тройку элементарных примеров, то есть ощущения того, что хоть чуть “знаешь” не возникнет, а если возникнет — это самообман 🙂

По мере движения вперед и изучения основ Python, вы будете все чаще сталкиваться с пробелами в знаниях теории вероятностей, статистики и линейной алгебры. И сильнее всего это будет чувствоваться на четвертом курсе, который по сути полностью посвящен концепциям из тер. вера и статистики в части тестирования гипотез, построения доверительных интервалов, оценки корреляций и так далее. И это вторая главная проблема всей Специализации — вроде как от студентов ждут “базовых знаний” в начале, но по мере прохождения курсов все отчетливей становится ясно — вы либо ХОРОШО знаете мат. часть, либо будет очень ПЛОХО….)) Реально не отделаться общими словами и “общим” пониманием — чтобы суметь разобраться как “под капотом” работают те или иные модели, на основании каких теорем/аксиом/концепций они строятся и почему результат именно такой, потребуется нечто большее, чем “базовые знания”. Отсюда вывод — если вы собираетесь погружаться в DS в общем и в Специализацию в частности, будьте готовы взяться за повторение мат. аппарата и вспомнить университетские годы — на коленке “попитонить и видосики посмотреть” не получится…)

Вот и все! Дальше идет практика (5 курс и отдельно 7-ми недельный финальный проект), а критически оценить насколько задания сложные или легкие я не могу: у меня опыт в инвестициях и работе на финансовых рынках, а не DS, так что мое мнение в этом вопросе не имеет “веса” …) Одно могу сказать — организовано все очень достойно, в плане разъяснения информации, разнообразия заданий и ощущения эффективности обучения по мере их самостоятельного решения! Плюс, конечно, огромную роль играет определенное community в slack’е — поток студентов на Специализации большой и всегда есть с кем обсудить любой вопрос.

Отвечая на вопрос “порекомендовал бы или нет” данную обучающую программу, отвечу однозначным да! Хотя у меня ушло на нее больше года при постоянной full-time занятости, самое важное — что пришло детальное представление о методах работы с данными с использованием моделей машинного обучения, Python теперь свободно вертится в голове (как когда изучаешь иностранный язык, после определенного уровня уже можешь на нем думать и как-то структурированно изъясняться )) и понятно, куда развивать свое хобби дальше — в работу с временными рядами, но это уже совсем другая история!)

Надеюсь, данный обзор будет вам полезен и позволит сэкономить немного времени / денег или повысит скорость обучения по данной тематике! Успехов!

Coursera yandex машинное обучение

Машинное обучение и анализ данных — обзор Специализации от Яндекcа & МФТИ (5 курсов + финальный проект), предложенной на образовательной платформе Coursera.

Вам может быть полезна данная статья если:

  • Вы хотите “попробовать на вкус” программирование на Python и понять для себя основные принципы работы моделей машинного обучения, использующихся для работы с данными
  • Вы рассматриваете для себя возможность пройти какой-либо обучающий курс по данной тематике и Вам интересно оценить, насколько Специализация от Яндекса & МФТИ подходит для этого

Почему после прохождения всех пяти курсов Специализации появилось желание написать данную статью: если бы я “тот”, который только начинал первый курс данной Специализации, использовал советы, данные в этой статье, эффективность и скорость обучения была бы в разы выше. И плюс до начала обучения я представлял собой чистый лист: ни строчки кода в жизни, только базовые знания теории вероятности, статистики и линейной алгебры, а значит проходил путь с нуля и застревал на каждом шагу, где от студента ждали больше в плане программирования, чем было положено! Тем самым, я представляю собой репрезентативного подопытного 🙂

Почему формат Специализации — это лучшее, что можно выбрать в начале пути? В целом, для обучения на русском языке есть широкий перечень возможностей: аналогичные по форме, но иные по содержанию онлайн-программы (от Вышки и Яндекса на Coursera, курсы по теме на Stepik’e и т.д.), лекции профессора Воронцова, платные курсы типа New Professions Lab, Нетологии и многое другое. Но, на мой взгляд, именно сочетания теории, видео-лекций и контролируемых/проверяемых (. ) практических работ без необходимости подчиняться какому-то расписанию — лучшее по форме самообразование с наивысшим соотношением цена/качество/удобство . Структура Специализации построена таким образом, что концепция “методов работы с данным” раскрывается постепенно, и ты успеваешь за темпом обучения, даже если ничего не знаешь до начала курсов (за исключением исключений :)). Если стараться просто “впитывать” теорию или неструктурированно браться за какие-то практические задачи есть риск не сдвинуться с места в общем понимании предмета!

Всего в данной Специализации курсов пять:

  1. Математика и Python для анализа данных — вводный курс, наполненный повторением основ мат. анализа и линейной алгебры, жизненно необходимых для прохождения пути
  2. Обучение на размеченных данных (обучение с учителем) — курс, посвященный моделям типа линейной/логистической регрессии, введенению в работу с решающими деревьями и другими моделями, обучение которых возможно только при наличии тех самых “размеченных” данных
  3. Поиск структуры в данных (обучение без учителя) — это про изучение и обучение моделей классификации/кластеризации, используемых в отсутствии размеченных данных
  4. Построение выводов по данным — несмотря на название, этот курс не про визуализацию данных… Он про статистику, про принципы проверки гипотез, в т.ч. множественных, про построение доверительных интервалов и так далее, т.е. про то, как из полученных результатов вашей модели ПРАВИЛЬНО сделать выводы (правильные или нет уже зависит от самой модели и исходных данных))
  5. Прикладные задачи анализа данных

Какое самое важное препятствие Вас ждет, если также как и я, Вы не писали ни строчки кода до начала обучения?)) Полное непонимание структуры языка Python, с которым предстоит очень много работать в процессе обучения. К сожалению, формат Специализации не подразумевает длинного вводного курса и подготовка идет “на бегу” в ходе первого курса. Быстрое повторение основ линейной алгебры, статистики и краткий обзор Python — вот и вся подготовительная работа. Этого очень мало. Несмотря на то, что в требованиях к курсу указано базовое знание основ программирования, презентуется эта программа везде как шанс пройти путь программирования на Python c нуля. Что я хотел бы знать до начала обучения? Необходимость изучения основ Python применительно к анализу данных и только потом — прохождение курсов специализации. Очень важно понимать структуры и типы данных, основные методы работы с числовыми данными, таблицами и основными библиотеками — numpy & pandas. Понимать, уметь работать с кодом (элементарные преобразования, работа с табличными данными и так далее) и знать источники (!) информации, когда чего-то не знаешь (stock overflow, форумы, блоги, каналы в слаке и так далее). Как получить весь базовый набор на русском языке я не знаю, т.к. не ставил цели именно на русском учиться, поэтому в качестве ориентира на данном этапе считаю данную книгу, написанную создателем библиотеки Pandas: Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython ©. Если бы всех студентов Специализации заставляли бы ее прочесть и освоить материал до начала учебы — КПД вырос бы минимум вдвое потом 🙂

Отдельно хочется попросить оторвать руки создателям первого курса за задание с работой с текстом — я сейчас делаю финальный проект по итогам пяти курсов и с ужасом вспоминаю, как пришлось тратить часы и дни поиском по форумам, чтобы не имея ни малейшего представления Python, токенизировать тексты и рассчитывать их сходство, используя примитивные циклы, потому что ничего лучше тогда ты не знаешь… Это очень жестоко, я думаю немало людей бросили всю учебу на этом моменте!

Читать еще:  Профессия копирайтер обучение

Идем дальше. Проходя второй курс Специализации, снова и снова придется возвращаться к основам — до понимания и разбора реальных моделей обучения на размеченных данных (другое название — обучение с учителем) порой просто не доходило! Сидишь и тратишь по 2–3 часа на преобразования и очистку числовой информации, подготовку таблиц и так далее, потому что нет навыка писать на Python, с трудом в голове откладывается его семантика, когда сразу бросают на работу с моделями линейной регресии и другими. В целом, курс очень насыщенный и требует много практической работы — в ходе видео-лекций дается теория по моделям линейной и логистической регрессий, объясняется принцип работы алгоритма градиентного бустинга и других ключевых для работы с данными темами (метрики, оптимизация и прочее). Общее впечатление — идеальное сочетание теории и практики, за исключением сегмента про нейронные сети — очень скомкано и ничего не понятно было тогда..)

Относительно третьего курса могу сказать, что он получился хуже остальных (исключительно мое мнение). Вам предстоит попробовать строить модели для работы с данными в ситуации, когда даже в целях обучения нет тестовых ответов (то есть нет разметки в данных). Но, судя по моему представлению по итогам завершения Специализации и дальнейшего обучения, тема обучения без учителя настолько сложная и глубокая, что реально в рамках третьего курса вы, можно сказать, успеете прочесть “определения из википедии” и сделать пару-тройку элементарных примеров, то есть ощущения того, что хоть чуть “знаешь” не возникнет, а если возникнет — это самообман 🙂

По мере движения вперед и изучения основ Python, вы будете все чаще сталкиваться с пробелами в знаниях теории вероятностей, статистики и линейной алгебры. И сильнее всего это будет чувствоваться на четвертом курсе, который по сути полностью посвящен концепциям из тер. вера и статистики в части тестирования гипотез, построения доверительных интервалов, оценки корреляций и так далее. И это вторая главная проблема всей Специализации — вроде как от студентов ждут “базовых знаний” в начале, но по мере прохождения курсов все отчетливей становится ясно — вы либо ХОРОШО знаете мат. часть, либо будет очень ПЛОХО….)) Реально не отделаться общими словами и “общим” пониманием — чтобы суметь разобраться как “под капотом” работают те или иные модели, на основании каких теорем/аксиом/концепций они строятся и почему результат именно такой, потребуется нечто большее, чем “базовые знания”. Отсюда вывод — если вы собираетесь погружаться в DS в общем и в Специализацию в частности, будьте готовы взяться за повторение мат. аппарата и вспомнить университетские годы — на коленке “попитонить и видосики посмотреть” не получится…)

Вот и все! Дальше идет практика (5 курс и отдельно 7-ми недельный финальный проект), а критически оценить насколько задания сложные или легкие я не могу: у меня опыт в инвестициях и работе на финансовых рынках, а не DS, так что мое мнение в этом вопросе не имеет “веса” …) Одно могу сказать — организовано все очень достойно, в плане разъяснения информации, разнообразия заданий и ощущения эффективности обучения по мере их самостоятельного решения! Плюс, конечно, огромную роль играет определенное community в slack’е — поток студентов на Специализации большой и всегда есть с кем обсудить любой вопрос.

Отвечая на вопрос “порекомендовал бы или нет” данную обучающую программу, отвечу однозначным да! Хотя у меня ушло на нее больше года при постоянной full-time занятости, самое важное — что пришло детальное представление о методах работы с данными с использованием моделей машинного обучения, Python теперь свободно вертится в голове (как когда изучаешь иностранный язык, после определенного уровня уже можешь на нем думать и как-то структурированно изъясняться )) и понятно, куда развивать свое хобби дальше — в работу с временными рядами, но это уже совсем другая история!)

Надеюсь, данный обзор будет вам полезен и позволит сэкономить немного времени / денег или повысит скорость обучения по данной тематике! Успехов!

Лучшие Курсы по машинному обучению и нейронным сетям. Платные + бесплатные, актуально на 2020

В нашей статье мы рассмотрим самые лучшие курсы по машинному обучению и нейронным сетям в 2020 году. Всем, кто хочет знать, как работают такие популярные системы как Гугл и Яндекс, как сотрудники крупных IT –компаний обучают системы и с чего вообще начать путь в области машинного обучения и нейронным сетям, стопроцентно будет полезно почитать обзор специально подобранных курсов.

В данной статье подскажем, как выбирать курс для себя, нужен ли сертификат или нет, а также в каком курсе интереснее всего практические задачи для вас.

Короче говоря, алгоритмы машинного обучения – это алгоритмы, которые изучают (часто прогнозирующие) модели на основе данных. Т.е. вместо формулирования «правил» вручную алгоритм машинного обучения обучит модель за вас.

Итак, позвольте мне привести вам пример, чтобы проиллюстрировать, что это значит! Скажем, вы заинтересованы в реализации спам-фильтра. Вероятно, наиболее консервативный подход – позволить человеку сортировать эти письма вручную. Теперь, «традиционный» подход к программированию будет состоять в том, чтобы посмотреть на некоторые примеры электронных писем (и/или использовать ваши «знания предметной области»), чтобы придумать цепочку правил, таких как «Если это письмо содержит слово X, пометьте его как спам, иначе, если письмо содержит…» .

Теперь алгоритмы машинного обучения помогут вам сформулировать эти правила. Или, другими словами, (контролируемые) алгоритмы машинного обучения будут смотреть на набор данных с помеченными электронными письмами (спам и не спам) и выводить оттуда правила для разделения двух классов.

И, прежде, чем приступать к выбору определенной дисциплины, посмотрите на содержание курса и объем требуемых усилий. Определитесь, какая цель обучения наиболее важна для вас.

Например, если вам интересны методы машинного обучения, то у вас должны иметься определенные знания. В частности, нужно разбираться в таких предметах, как алгебра, матанализ. А также в методах оптимизации.

Также стоит освежить в памяти навыки программирования. В идеале человек, поступивший на курс по машинному обучению, также должен разбираться в: R, Python, Matlab.

Одним из наиболее известных и популярных курсов по машинному обучению является разработка от Яндекс и МФТИ. С него и начнем наш обзор.

Курс по машинному обучению и анализу данных от Яндекса и МФТИ

Стоимость курса: стоимость курса составляет 5396 рублей. Есть возможность бесплатного обучения, достаточно запросить финансовую помощь. По окончании данного курса обязательно выдается сертификат установленного образца.

Особенность курса, его уникальность

Главной его особенностью является исключительная практическая направленность, причём обширный багаж математических знаний в данном курсе абсолютно не обязателен.

Мотивировать его изучение можно следующим образом: посмотрите учебный план. Если вы просмотрите все лекции и решите все задания, то вы гарантированно сможете применять все эти вещи на практике. В частности, вы освоите следующие навыки:

  • Анализ данных и машинное обучение. Они базируются на знание математического анализа, линейной алгебры, а также методов оптимизации, теории вероятностей.
  • Слушатели курса научатся пользоваться современными аналитическими инструментами и адаптировать их под особенности конкретных задач.

Есть несколько направлений данного курса:

  1. Математика и Python для анализа данных
  2. Обучение на размеченных данных
  3. Поиск структуры в данных
  4. Построение выводов по данным

Для кого этот курс?

Приглашаем продвинутых в математике студентов и профессионалов! Всех желающих на практике освоить базовые алгоритмы машинного обучения.

Курс рассчитан на слушателей, которые делают первые шаги в области машинного обучения.

Что нужно, чтобы приступить к курсу?

  1. Иметь базовые знания в области математической статистики;
  2. Быть готовым программировать на Python.

Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)

Стоимость курса: курс является бесплатным и читается студентам старших курсов технических вузов в течение двух семестров.

Особенность курса

Данный курс посвящен теории и методике обучения машин. Машинное обучение формировалось последние сорок лет, в наше время появились новые направления внутри этой дисциплины. Одна из наиболее перспективных – интеллектуальный анализ данных.

Особенность курса заключается в том, что все лекции направлены на более глубокое понимание основ высшей математики и методов машинного обучения.

Знания и навыки, необходимые для понимания курса

От студентов требуются знания курсов линейной алгебры, математического анализа, теории вероятностей. Знание математической статистики, методов оптимизации и какого-либо языка программирования желательно, но не обязательно.

Структура курса:

курс разбит на лекции, которые читаются в течение двух семестров. Для желающих самостоятельно изучить такую дисциплину как машинное обучение будут полезны видеолекции от ШАД Яндекс, которые дополняют данный учебный курс.

Natural Language Processing (NLP):

💵 Стоимость курса: условно бесплатный. Курс можно и не оплачивать, но, чтобы стать обладателем сертификата, надо заплатить сто долларов.

В чем особенность курса?

Обработка естественного языка (НЛП) – одна из важнейших технологий информационного века. Понимание сложных языковых высказываний также является важной частью искусственного интеллекта.

В этом курсе вам будет дан подробный обзор обработки естественного языка и как использовать классические методы машинного обучения.

Вы узнаете о статистическом машинном переводе, а также о моделях глубокого семантического подобия (DSSM) и их приложениях. будете понимать методы глубокого подкрепляющего обучения, применяемые в НЛП и мультимодальном интеллекте языка.

Чему можно научиться?

  • Применять модели глубокого обучения для решения задач машинного перевода и общения.
  • Применять глубинно структурированные семантические модели для поиска информации и приложений на естественном языке.
  • Использовать модели глубокого подкрепления для обучения в приложениях на естественном языке.
  • Применять модели глубокого обучения для субтитров к изображениям и визуального ответа на вопросы.

Кто может пройти этот курс?

Существуют ограничения политического характера для желающих пройти данный курс. Жителям таких стран, как Куба, Иран и также гражданам, проживающим на территории Крыма, будет отказано в обучении из-за санкций.

Создатели курса стараются выразить ноту протеста против созданных санкций, но пока не получили разрешения на лицензированное обучение в упомянутых выше странах.

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector