Openbravo-rus.ru

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

Построение систем машинного обучения на языке python

Построение систем машинного обучения на языке Python

Купить электронную книгу

  • Самовывоз м. Коломенская — завтра — Бесплатно
  • Доставка почтой по РФ — 7-28 дней — от 300 р.
    Доставка почтой за пределы РФ — 14-28 дней — от 1400 р.
  • Курьером по Москве — в течение 3 дней — 300 р.

Аннотация

Книга рассчитана на программистов, пишущих на Python и желающих узнать о построении систем машинного обучения с помощью библиотек с открытым исходным кодом. Мы рассматриваем основные модели машинного обучения на примерах, взятых из реальной жизни. Эта книга будет полезна также специалистам по машинному обучению, желающим использовать Python для создания своих систем.
В главе 1 «Введение в машинное обучение на языке Python» читатель знакомится с основной идеей машинного обучения на очень простом примере. Но, несмотря на простоту, в этом примере имеет место опасность переобучения.

В главе 2 «Классификация в реальной жизни» мы используем реальные данные, чтобы продемонстрировать классификацию и научить компьютер различать различные классы цветов.
В главе 3 «Кластеризация – поиск взаимосвязанных сообщений» мы узнаем об эффективности модели набора слов, с помощью которой сумеем найти похожие сообщения, не «понимая» их смысла.

В главе 4 «Тематическое моделирование» мы не станем ограничиваться отнесением сообщения только к одному кластеру, а свяжем с ним несколько тем, поскольку политематичность характерна для реальных текстов.
В главе 5 «Классификация – выявление плохих ответов» мы узнаем, как применить дилемму смещения-дисперсии к отладке моделей машинного обучения, хотя эта глава посвящена в основном использованию логистической регрессии для оценки того, хорош или плох ответ пользователя на заданный вопрос.
В главе 6 «Классификация II – анализ эмоциональной окраски» объясняется принцип работы наивного байесовского классификатора и описывается, как с его помощью узнать, несет ли твит положительный или отрицательный эмоциональный заряд.
В главе 7 «Регрессия» объясняется, как использовать классический, но не утративший актуальности метод – регрессию – при обработке данных. Вы узнаете и о более сложных методах регрессии, в частности Lasso и эластичных сетях.
В главе 8 «Рекомендование» мы построим систему рекомендования на основе выставленных потребителями оценок. Мы также узнаем, как формировать рекомендации, имея только данные о покупках, безо всяких оценок (которые пользователи выставляют далеко не всегда).
В главе 9 «Классификация по музыкальным жанрам» мы предположим, что кто-то сознательно внес хаос в нашу огромную коллекцию музыкальных произведений, и единственная надежда навести порядок – поручить машине их классификацию. Как выяснится, иногда лучше довериться чужому опыту, чем создавать признаки самостоятельно.
В главе 10 « Машинное зрение» мы применим методы классификации к обработке изображений, выделяя признаки из данных. Мы также увидим, как с помощью этих методов можно находить похожие изображения в наборе.
Из главы 11 «Понижение размерности» мы узнаем о методах, позволяющих уменьшить объем данных, чтобы алгоритмы машинного обучения могли с ними справиться.
В главе 12 «Когда данных больше» мы рассмотрим некоторые подходы, позволяющие успешно обрабатывать большие наборы данных, задействуя несколько ядер или вычислительные кластеры. Мы также познакомимся с основами облачных вычислений (на примере служб Amazon Web Services).

В приложении «Где получить дополнительные сведения о машинном обучении» перечислены многочисленные полезные ресурсы, посвященные этой теме.

Рецензии к книге можно прочитать здесь и здесь.

Построение систем машинного обучения на языке Python, Луис П.К., Вилли Р., 2016

По кнопке выше «Купить бумажную книгу» можно купить эту книгу с доставкой по всей России и похожие книги по самой лучшей цене в бумажном виде на сайтах официальных интернет магазинов Лабиринт, Озон, Буквоед, Читай-город, Литрес, My-shop, Book24, Books.ru.

По кнопке «Купить и скачать электронную книгу» можно купить эту книгу в электронном виде в официальном интернет магазине «ЛитРес» , и потом ее скачать на сайте Литреса.

По кнопке «Найти похожие материалы на других сайтах» можно искать похожие материалы на других сайтах.

On the buttons above you can buy the book in official online stores Labirint, Ozon and others. Also you can search related and similar materials on other sites.

Построение систем машинного обучения на языке Python, Луис П.К., Вилли Р., 2016.

Применение машинного обучения для лучшего понимания природы данных — умение, необходимое любому современному разработчику программ или аналитику. Python — замечательный язык для создания приложений машинного обучения. Благодаря своей динамичности он позволяет быстро производить разведочный анализ данных и экспериментировать с ними. Обладая первоклассным набором библиотек машинного обучения с открытым исходным кодом, Python дает возможность сосредоточиться на решаемой задаче и в то же время опробовать различные идеи.
Книга начинается с краткого введения в предмет машинного обучения и знакомства с библиотеками NumPy, SciРу, scikit-learn. Но довольно быстро авторы переходят к более серьезным проектам с реальными наборами данных, в частности, тематическому моделированию, анализу корзины покупок, облачным вычислениям и др.
Издание рассчитано на программистов, пишущих на Python и желающих узнать о построении систем машинного обучения и научиться извлекать из данных ценную информацию, необходимую для решения различных задач.

Введение в машинное обучение на языке Python.
Машинное обучение — это наука о том, как научить машину самостоятельно решать задачи. Вот так все просто. Но дьявол кроется в деталях, и именно поэтому вы читаете эту книгу.

Быть может, данных слишком много, а априорных знаний о них слишком мало. И вы надеетесь, что алгоритмы машинного обучения помогут справиться с этой проблемой, а потому начинаете в них разбираться. Но через некоторое время впадаете в ступор: какой же из мириада алгоритмов выбрать?

Или, быть может, вас заинтересовали общие вопросы машинного обучения, и вы начали читать блоги и статьи на эту тему. Все эго показалось вам таким крутым и волшебным, что вы приступили к собственным исследованиям и загрузили простенькие данные в решающее дерево или в машину опорных векторов. Но вот эксперимент завершился, и возникает вопрос: а правильно ли он был поставлен? Насколько оптимальны полученные результаты? И как узнать, не существует ли алгоритма получше? Да и вообще — правильно ли были подобраны данные ?

Оглавление.
Об авторах.
О рецензентах.
Предисловие.
О содержании книги.
Что необходимо для чтения этой книги.
На кого рассчитана эта книга.
Графические выделения.
Отзывы.
Поддержка клиентов.
Загрузка кода примеров.
Опечатки.
Нарушение авторских прав.
Вопросы.
Глава 1. Введение в машинное обучение на языке Python.
Машинное обучение и Python — команда мечты.
Что вы узнаете (и чего не узнаете) из этой книги.
Что делать, если вы застряли.
Приступая к работе.
Введение в NumPy, SciPy и matplotlib.
Установка Python.
NumPy как средство эффективной и SciPy как средство интеллектуальной обработки данных.
Изучаем NumPy.
Изучаем SciPy.
Наше первое (простенькое) приложение машинного обучения.
Чтение данных.
Предварительная обработка и очистка данных.
Выбор подходящей модели и обучающего алгоритма.
Резюме.
Глава 2. Классификация в реальной жизни.
Набор данных Iris.
Визуализация — первый шаг к цели.
Построение первой модели классификации.
Оценка качества — резервирование данных и перекрестная проверка.
Построение более сложных классификаторов.
Более сложный набор данных и более сложный классификатор.
Набор данных Seeds.
Признаки и подготовка признаков.
Классификация по ближайшему соседу.
Классификация с помощью scikit-learn.
Решающие границы.
Бинарная и многоклассовая классификация.
Резюме.
Глава 3. Кластеризация — поиск взаимосвязанных сообщений.
Измерение сходства сообщений.
Как не надо делать.
Как надо делать.
Предварительная обработка — количество общих слов как мера сходства.
Преобразование простого текста в набор слов.
Развитие концепции стоп-слов.
Чего мы достигли и к чему стремимся.
Кластеризация.
Метод К средних.
Тестовые данные для проверки наших идей.
Кластеризация сообщений.
Решение исходной задачи.
Другой взгляд на шум.
Настройка параметров.
Резюме.
Глава 4. Тематическое моделирование.
Латентное размещение Дирихле.
Построение тематической модели.
Сравнение документов по темам.
Моделирование всей википедии.
Выбор числа тем.
Резюме.
Глава 5. Классификация — выявление плохих ответов.
План действий.
Учимся классифицировать классные ответы.
Подготовка образца.
Настройка классификатора.
Получение данных.
Сокращение объема данных.
Предварительная выборка и обработка атрибутов.
Что считать хорошим ответом?.
Создание первого классификатора.
Метод к ближайших соседей.
Подготовка признаков.
Обучение классификатора.
Измерение качества классификатора.
Проектирование дополнительных признаков.
Как поправить дело?.
Дилемма смещения-дисперсии.
Устранение высокого смещения.
Устранение высокой дисперсии.
Низкое или высокое смещение?.
Логистическая регрессия.
Немного математики на простом примере.
Применение логистической регрессии к задаче классификации.
Не верностью единой — точность и полнота.
Упрощение классификатора.
К поставке готов!.
Резюме.
Глава 6. Классификация II — анализ эмоциональной окраски.
План действий.
Чтение данных из Твиттера.
Введение в наивный байесовский классификатор.
О теореме Байеса.
Что значит быть наивным.
Использование наивного байесовского алгоритма для классификации.
Учет ранее не встречавшихся слов и другие тонкости.
Борьба с потерей точности при вычислениях.
Создание и настройка классификатора.
Сначала решим простую задачу.
Использование всех классов.
Настройка параметров классификатора.
Очистка твитов.
Учет типов слов.
Определение типов слов.
Удачный обмен с помощью SentiWordNet.
Наш первый оценщик.
Соберем все вместе.
Резюме.
Глава 7. Регрессия.
Прогнозирование стоимости домов с помощью регрессии.
Многомерная регрессия.
Перекрестная проверка для регрессии.
Регрессия со штрафом, или регуляризованная регрессия.
Штрафы L1 и L2.
Lasso и эластичная сеть в библиотеке scikit-learn.
Визуализация пути в Lasso.
Сценарии Р-больше-N.
Пример, основанный на текстовых документах.
Объективный подход к заданию гиперпараметров.
Резюме.
Глава 8. Рекомендации.
Прогноз и рекомендование оценок.
Разделение данных на обучающие и тестовые.
Нормировка обучающих данных.
Рекомендование на основе ближайших соседей.
Регрессионный подход к рекомендованию.
Комбинирование нескольких методов.
Анализ корзины.
Получение полезных прогнозов.
Анализ корзин покупок в супермаркете.
Поиск ассоциативных правил.
Более сложный анализ корзины.
Резюме.
Глава 9. Классификация по музыкальным жанрам.
План действий.
Получение музыкальных данных.
Преобразование в формат WAV.
Взгляд на музыку.
Разложение на синусоидальные волны.
Применение БПФ для построение первого классификатора.
Повышение гибкости эксперимента.
Обучение классификатора.
Применение матрицы неточностей для измерения верности в многоклассовых задачах.
Альтернативный способ измерения качества классификатора с помощью рабочей характеристики приемника.
Повышение качества классификации с помощью мел-частотных кепстральных коэффициентов.
Резюме.
Глава 10. Машинное зрение.
Введение в обработку изображений.
Загрузка и показ изображения.
Бинаризация.
Гауссово размывание.
Помещение центра в фокус.
Простая классификация изображений.
Вычисление признаков по изображению.
Создание собственных признаков.
Использование признаков для поиска похожих изображений.
Классификация на более трудном наборе данных.
Локальные представления признаков.
Резюме.
Глава 11. Понижение размерности.
План действий.
Отбор признаков.
Выявление избыточных признаков с помощью фильтров.
Применение оберток для задания модели вопросов о признаках.
Другие методы отбора признаков.
Выделение признаков.
Об анализе главных компонент.
Ограничения РСД и чем может помочь LDA.
Многомерное шкалирование.
Резюме.
Глава 12. Когда данных больше.
Что такое большие данные.
Использование jug для построения конвейера задач.
введение в задачи jug.
Заглянем под капот.
Применение jug для анализа данных.
Повторное использование частичных результатов.
Работа с Amazon Web Services.
Создание виртуальной машины.
Установка Python-пакетов на Amazon Linux.
Запуск jug на облачной машине.
Автоматизированная генерация кластеров с помощью StarCluster.
Резюме.
Где получить дополнительные сведения о машинном обучении.
Онлайновые курсы.
Книги.
Вопросно-ответные сайты.
Блоги.
Источники данных.
Участие в конкурсах.
Что не вошло в книгу.
Резюме.
Предметный указатель.

Читать еще:  Ведение социальных сетей обучение

Автостопом по машинному обучению на Python

Автостопом по машинному обучению на Python

    Переводы , 30 сентября 2017 в 22:18

Машинное обучение на подъеме, этот термин медленно забрался на территорию так называемых модных слов (buzzword). Это в значительной степени связано с тем, что многие до конца не осознают, что же на самом деле означает этот термин. Благодаря анализу Google Trends (статистике по поисковым запросам), мы можем изучить график и понять, как рос интерес к термину «машинное обучение» в течение последних 5 лет:

Но эта статья не о популярности машинного обучения . Здесь кратко описаны восемь главных алгоритмов машинного обучения и их использование на практике. Обратите внимание, что все модели реализованы на Python и у вас должно быть хотя бы минимальное знание этого языка программирования. Подробное объяснение каждого раздела содержится в прикрепленных англоязычных видео. Сразу оговоримся, что полным новичкам этот текст покажется сложным, он скорее подходит для продолжающих и продвинутых разработчиков, но главы материала можно использовать как план для построения обучения: что стоит знать, в чем стоит разобраться в первую очередь.

Классификация

Не стесняйтесь пропускать алгоритм, если чего-то не понимаете. Используйте это руководство так, как пожелаете. Вот список:

  1. Линейная регрессия.
  2. Логистическая регрессия.
  3. Деревья решений.
  4. Метод опорных векторов.
  5. Метод k-ближайших соседей.
  6. Алгоритм случайный лес.
  7. Метод k-средних.
  8. Метод главных компонент.

Наводим порядок

Вы явно расстроитесь, если при попытке запустить чужой код вдруг окажется, что для корректной работы у вас нет трех необходимых пакетов, да еще и код был запущен в старой версии языка. Поэтому, чтобы сохранить драгоценное время, сразу используйте Python 3.6.2 и импортируйте нужные библиотеки из вставки кода ниже. Данные брались из датасетов Diabetes и Iris из UCI Machine Learning Repository . В конце концов, если вы хотите все это пропустить и сразу посмотреть код, то вот вам ссылка на GitHub-репозиторий .

Линейная регрессия

Возможно, это самый популярный алгоритм машинного обучения на данный момент и в то же время самый недооцененный. Многие специалисты по анализу данных забывают, что из двух алгоритмов с одинаковой производительностью лучше выбирать тот, что проще. Линейная регрессия — это алгоритм контролируемого машинного обучения, который прогнозирует результат, основанный на непрерывных функциях. Линейная регрессия универсальна в том смысле, что она имеет возможность запускаться с одной входной переменной (простая линейная регрессия) или с зависимостью от нескольких переменных (множественная регрессия). Суть этого алгоритма заключается в назначении оптимальных весов для переменных, чтобы создать линию (ax + b), которая будет использоваться для прогнозирования вывода. Посмотрите видео с более наглядным объяснением.

Теперь, когда вы поняли суть линейной регрессии, давайте пойдем дальше и реализуем ее на Python.

Начало работы

Визуализация

Реализация

Логистическая регрессия

Логистическая регрессия – алгоритм контролируемой классификации. Она позволяет предсказывать значения непрерывной зависимой переменной на интервале от 0 до 1. Когда начинаешь изучать логистическую регрессию, складывается впечатление, что это своего рода узкоспециализированная вещь, и поэтому не уделяешь ей должного внимания. И лишь позже понимаешь, что очень ошибался. Некоторые из основных аспектов логистической регрессии лежат в основе других важных алгоритмов машинного обучения, например, для повышения точности прогноза нейросетевой модели . Имейте это в виду и смотрите видео ниже.

Теперь попробуем реализовать этот алгоритм на Python.

Начало работы

Визуализация

Реализация

Деревья решений

Метод деревьев решений (decision trees) – это один из наиболее популярных методов решения задач классификации и прогнозирования. Опыт показывает, что чаще всего данный алгоритм используется именно для классификации. На входе модель принимает набор атрибутов, характеризующих некую сущность, а затем спускается по дереву, тестируя их в зависимости от того, какие значения может принимать целевая функция. Таким образом, классификация каждого нового случая происходит при движении вниз до листа, который и укажет нам значение целевой функции в каждом конкретном случае. Деревья принятия решений становятся все более популярными и могут служить очень сильным инструментом для аналитики данных, особенно в сочетании с простыми методами композиции, такими как случайный лес, бустинг и бэггинг. И снова просмотрите видео ниже, чтобы более подробно изучить базовую функциональность деревьев решений.

Читать еще:  Обучение рекламе в рся

А теперь по традиции перейдем к практике и реализуем данный алгоритм на Python.

Начало работы

Реализация

Визуализация

Метод опорных векторов

Метод опорных векторов , также известный как SVM, является широко известным алгоритмом классификации, который создает разделительную линию между разными категориями данных. Как этот вектор вычисляется, можно объяснить простым языком — это всего лишь оптимизация линии таким образом, что ближайшие точки в каждой из групп будут наиболее удалены друг от друга.

Этот вектор установлен по умолчанию и часто визуализируется как линейный, однако это не всегда так. Вектор также может принимать нелинейный вид, если тип ядра изменен от типа (по умолчанию) «гауссовского» или линейного. Несколькими предложениями данный алгоритм не опишешь, поэтому просмотрите учебное видео ниже.

И по традиции реализация на Python.

Начало работы

Реализация

Визуализация

Метод k-ближайших соседей

K-Nearest Neighbors , или KNN, представляет собой контролируемый алгоритм обучения, который используется преимущественно для решения задач классификации. Данный алгоритм наблюдает за разными центрами (центроидами) и сравнивает расстояние между ними, используя для этого различные функции (обычно евклидово расстояние). Затем определяется, к какому классу принадлежит большинство ближайших объектов обучающей выборки – к этому классу относится и неизвестный объект. Посмотрите видео для того, чтобы увидеть что происходит за кулисами данного алгоритма.

Теперь, когда вы поняли общую концепцию метода k-ближайших соседей, давайте напишем реализацию на Python.

Начало работы

Визуализация

Реализация

Случайный лес

Случайный лес — популярный алгоритм контролируемого обучения, заключающийся в использовании комитета (ансамбля) решающих деревьев. «Ансамбль» означает, что он берет кучу «слабых учеников» и объединяет их, чтобы сформировать один сильный предиктор. «Слабые ученики» — это все случайные реализации деревьев решений, которые объединяются для формирования сильного предсказателя — случайного леса. Все не объяснить. Смотрите видео ниже.

Теперь мы знаем, что такое случайный лес, пришло время реализации кода на Python.

Начало работы

Реализация

Метод k-средних

Метод k-средних — это популярный алгоритм неконтролируемой классификации обучения, обычно используемый для решения проблемы кластеризации. K обозначает количество введенных пользователем кластеров. Алгоритм начинается со случайно выбранных точек, а затем оптимизирует кластеры при помощи функций (евклидово расстояние и т. д), чтобы найти наилучшую группировку точек данных. В итоге специалистам по большим данным необходимо выбрать правильное значение K. Вы уже знаете, что для полноты картины нужно посмотреть видео.

Теперь, когда вы знаете чуть больше о кластеризации k-средних, давайте реализуем алгоритм на Python.

Начало работы

Реализация

Визуализация

Метод главных компонент

PCA (Principal Component Analysis) — алгоритм сокращения размерности, который может быть очень полезен для аналитиков. Главное — это то, что данный алгоритм может значительно уменьшить размерность данных при работе с сотнями или даже тысячами различных функций. Данный алгоритм не контролируется, но пользователь должен анализировать результаты и следить за тем, чтобы сохранялось 95% или около этой цифры первоначального набора данных. Не забудьте про видео, ведь оно расскажет намного больше об этом интересном алгоритме.

Реализация на Python.

Начало работы

Реализация

Подводим итоги

В данном учебном пособии, мы, не углубляясь, прошлись по всем важным на сегодняшний день алгоритмам машинного обучения. Во время вашего путешествия к мастерству в машинном обучении эта статья поможет вам систематизировать знания в голове.

Почему Python используется для машинного обучения?

Скорее всего, вы знаете, что Python — это самый популярный высокоуровневый язык программирования с динамической семантикой. Он довольно прост для работы и чтения: его использование снижает стоимость разработки и обслуживания программ.

Python считается самым простым языком программирования — именно поэтому он самый распространенный. Посмотрите на график ниже. Он предсказывает, какие языки будут использоваться чаще всего к 2020 году:

Помимо простоты, у Python есть еще один плюс — он довольно легко взаимодействует с другими языками, особенно с C и C++. Теперь давайте разберемся, почему Python активно используется в машинном обучении.

Почему Python так часто используется в машинном обучении?

По сути, машинное обучение — это технология, которая помогает приложениям на основе искусственного интеллекта обучаться и выдавать результаты автоматически, без человеческого вмешательства.

В чем состоит работа специалиста по машинному обучению? Он должен собирать, систематизировать и анализировать данные, а затем на основе полученной информации создавать алгоритмы для искусственного интеллекта.

Python лучше всего подходит для выполнения таких задач, потому что он довольно понятный по сравнению с другими языками. Более того, у него отличная производительность при обработке данных.

Согласно исследованию Hackerrank Stat 2018 , «среди работодателей самым востребованным языком программирования является JavaScript, однако среди разработчиков наибольшую любовь завоевал Python, о чем говорит наше исследование Love-Hate index».

Большой выбор библиотек и фреймворков

Одна из основных причин, почему Python используется для машинного обучения состоит в том, что у него есть множество фреймворков, которые упрощают процесс написания кода и сокращают время на разработку.

Давайте обсудим, какие именно библиотеки и фреймворки Python используются в машинном обучении. В научных расчетах используется Numpy, в продвинутых вычислениях — SciPy, в извлечении и анализе данных — SciKit-Learn. Эти библиотеки работают в таких фреймворках, как TensorFlow, CNTK и Apache Spark.

Существует фреймворк для Python, разработанный специально для машинного обучения — это PyTorch.

Понятность

Python — самый высокоуровневый и понятный язык, с которым удобно работать. Благодаря его лаконичности и удобству чтения он хорошо подходит для обучения разработке ПО.

Кроме того, Python хорошо подходит для машинного обучения, потому что сами алгоритмы машинного обучения сложны для понимания. При работе с Python разработчику не нужно уделять много внимания непосредственно написанию кода: все внимание он может сосредоточить на решении более сложных задач, связанных с машинным обучением.

Простой синтаксис языка Python помогает разработчику тестировать сложные алгоритмы с минимальной тратой времени на их реализацию.

Обширная поддержка

Еще одно преимущество Python — это обширная поддержка и качественная документация. Существует множество полезных ресурсов о Python, на которых программист может получить помощь и консультацию, находясь на любом этапе разработки.

Гибкость

Следующее преимущество Python в машинном обучении состоит в его гибкости: например, у разработчика есть выбор между объектно-ориентированным подходом и скриптами. Python помогает объединять различные типы данных. Более того, Python особенно удобен для тех разработчиков, которые большую часть кода пишут с помощью IDE.

Популярность

Как уже отметили, Python набрал популярность благодаря простой и понятной структуре синтаксиса. Именно поэтому на рынке много Python-разработчиков, которые готовы работать над проектами, связанными с машинным обучением.

Заключение

Перечисленные выше факторы объясняют, почему Python так активно используется в сфере машинного обучения. Его простота помогает работать над сложными алгоритмами машинного обучения.

Машинное обучение и анализ данных: Курсы Machine learning + построение систем машинного обучения на языке Python

Машинное обучение и анализ данных сейчас многим кажутся не более чем фантастикой. Направление «Machine learning» (в переводе с английского «машинное обучение») имеет очень серьезные перспективы, а его практическое применение уже можно увидеть в самых простых вещах: в системах распознавания речи и жестов, в службах обнаружения спама, и в службах онлайн-поддержки. Спектр применений постоянно расширяется, а вместе с ними и необходимость в специалистах по машинному обучению и анализу данных, которым желательно выучиться и освоить построение систем машинного обучения на языке Python. Именно этот язык наиболее тесно связан с математикой и считается одним из самых трендовых на сегодняшний день.

Чтобы стать специалистом по машинному обучению и аналитике данных, желательно пройти обучение и практическую подготовку. Для этого в России, к сожалению, пока не создаются целые университеты, а реальных IT-академий, где можно выучить такое прогрессивное направление, как Machine Learning, очень мало. Но благодаря Интернету учиться модно стало и дистанционно, а онлайн-курсы стали серьезной альтернативой классическому образованию.

Читать еще:  Обучение вести инстаграм

Преимущества онлайн-обучения:

— программа на уровне академической;
— преподаватели с личным опытом;
— удобный темп обучения;
— комфортные условия и отсутствие необходимости добираться транспортом;
— официальный сертификат, который признается многими продвинутыми компаниями.

Аналитики и специалисты по обработке данных тесно связаны с категорией специалистов по машинному обучению. Эта профессия считается одной из самых высокооплачиваемых. Для сравнения в США средняя зарплата такого специалиста составляет 7,5 тыс. долларов в месяц. В России можно получать от 60 до 220 тысяч рублей. Вариантов достаточно много, и то, как много вы сможете зарабатывать, зависит от ваших амбиций, знаний и навыков.

Хотите освоить эту интересную и прогрессивную профессию и вдобавок хорошо зарабатывать? Пройдите курсы, включающие в программу машинное обучение и анализ данных и построение систем машинного обучения на языке Python. Мы рекомендуем Udemy, площадку, на которой обучается больше 15 миллионов студентов по всему миру. Для машинного обучения здесь очень много вариантов, а мы решили подобраться самые популярные и актуальные. Выберите свой тип обучения, и запишитесь на нужный курс в ближайшее время!

Машинное обучение и анализ данных: Курсы Machine learning + построение систем машинного обучения на языке Python

Bootcamp по Python в контексте науке о данных и машинного обучения

Преподаватель: Хосе Портия (специалист по обработке и анализу данных) и команда онлайн-образования Pierian Data International
Цена участия в курсе: 194,99$
Сколько студентов прошло курс: 114 400+
Длительность обучения: 143 лекции; 21,5 час
Минимальный уровень подготовки (требования): минимальный опыт программирования

Чему вы научитесь?
— Использовать Python в сфере науке о данных и машинного обучения
— Реализовать алгоритмы машинного обучения
— Использовать Spark для анализа больших данных
— Использовать NumPy для работы с числовыми данными
— Применять Pandas для анализа данных
— Использовать Plotly для интерактивной визуализации динамических процессов
— Использовать SciKit-Learn для решения задач машинного обучения
— Узнаете, что такое линейная и логистическая регрессия
— Понимать метод машинного обучения «случайный лес» и суть деревьев решений
— Понимать принцип работы нейронных сетей
— Знать принцип обработки естественного языка и спам-фильтров

Данный курс станет для вас настоящим руководством по тому, как использовать возможности Python для анализа данных, качественной визуализации и использования алгоритмов машинного обучения. Он подойдет как новичкам с небольшим опытом программирования, так и более опытным гуру. Тем более Python освоить не так уж и сложно.

В программе кроме 100+ качественных видеолекций содержатся детальные записи с кодом. Всему вы обучитесь в доступной форме и по доступной цене. Учитывая, что участие в других курсах может стоить до тысячи долларов, с этим курсом вы получаете открытый доступ к качественным обучающим ресурсам по машинному обучению, а вдобавок еще и освоите Python. Разве это не круто? Запишитесь прямо сейчас!

Машинное обучение и анализ данных: Практическое построение систем машинного обучения на языке Python и R

Преподаватель: Кирилл Еременко (специалист по обработке и анализу данных), Хейделлин де Понтевес (предприниматель в области машинного обучения и искусственного интеллекта) и команда SuperDataScience Team
Цена участия в курсе: 199,99$
Сколько студентов прошло курс: 241 200+
Длительность обучения: 281 лекция; 40,5 часов
Минимальный уровень подготовки (требования): начальные знания математики

Чему вы научитесь?
— Освоите принципы машинного обучения на базе Python и R
— Понимать большинство моделей машинного обучения
— Делать точные прогнозы и четкий анализ
— Использовать возможности машинного обучения в личных целях
— Знать, какие модели машинного обучения подходят для решения конкретных проблем, и создавать целые комплексы моделей, сочетая их друг с другом для решения любых проблем

Если вас интересуют современные технологии и направления, курс «Machine Learning» будет очень вам интересен. Профессионалы, имеющие солидный опыт в сфере машинного обучения, поделятся с вами своими знаниями и помогут освоить довольно непростую теорию и алгоритмы.

Обучение будет происходить постепенно, а теория будет – сопровождаться практическими заданиями, основанными на реальных примерах из жизни. А задания вы будете выполнять самостоятельно, создавая собственные модели. Их вы сможете потом добавлять в свое портфолио. В качестве бонуса к курсу идут шаблоны кода на Python и R, которые вы сможете использовать для собственных проектов в будущем.

Освойте что-то новое для себя и запишитесь на этот курс!

Наука о данных, глубинное обучение, машинное обучение и анализ данных на Python

Преподаватель: Френк Кейн (специалист и обладатель патентов в области распределенных вычислений, добычи данных и машинного обучения) и команда Sundog Education
Цена участия в курсе: 159,99$
Сколько студентов прошло курс: 8 100+
Длительность обучения: 281 лекция; 40,5 часов
Минимальный уровень подготовки (требования): опыт написания кода, школьный курс математики

Чему вы научитесь?
— Заниматься разработкой в среде Jupyter Notebook
— Понимать смысл статистических показателей
— Визуализировать распределение данных, функции распределения масс и функции плотности вероятности
— Понимать комплексные многоуровневые модели
— Использовать деревья решений для прогнозирования решений о принятии на работу

В курсе много теории, но особенно хочется отметить, что вас научат обучению с подкреплением сигналами от среды взаимодействия, а также созданию бота Pac-Man. Кроме того, вы сами создадите систему рекомендации фильмов, используя совместное фильтрование на базе фильмов и пользователей. Наконец вы построите «классификатор спама» по принципу наивного байесовского классификатора. Так что построение систем машинного обучения на языке Python здесь присутствует в полной мере!

Обратите внимание, что хотя курс и доступен для новичков, желательно сначала пройти базовый курс по Python. Если вы готовы, запишитесь!

Байесовское машинное обучение и анализ данных на Python: A/B тестирование

Преподаватель: платформа Lazy Programmer Inc.
Цена участия в курсе: 119,99$
Сколько студентов прошло курс: 8 400+
Длительность обучения: 50 лекций; 5 часов
Минимальный уровень подготовки (требования): опыт Python-программирования в стеке Numpy, знакомство с теорией вероятности

Чему вы научитесь?
— Использовать адаптивные алгоритмы для повышения эффективности A/B тестирования
— Применять байесовские методы для A/B тестирования
— Понимать разницу между байесовскими и частотными статистическими данными

Прелесть этого курса в том, что вы сможете изучить машинное обучение для применения в одном из прибыльных маркетинговых направлений – A/B тестирования. Этот подход особенно часто используется в сфере разработки, когда путем испытаний проверяют юзабилити, то есть удобство работы сайта или приложения, для выбора наиболее эффективного варианта.

Запишитесь на курс, если хотите в практическом ключе освоить современное направление машинного обучения.

Машинное обучение от А до Я с помощью Azure ML

Преподаватель: Джитеш Хурхурия (специалист в области аналитики данных)
Цена участия в курсе: 99,99$
Сколько студентов прошло курс: 1 800+
Длительность обучения: 79 лекций; 9,5 часов
Минимальный уровень подготовки (требования): базовые знания математики

Чему вы научитесь?
— Создавать и развертывать модели машинного обучения корпоративного класса на Azure ML
— Применять машинное обучение самыми простыми способами

Курс научит вас использовать одну из самых продвинутых платформ облачных вычислений Azure Microsoft для машинного обучения и создания моделей Machine Learning. И хотя здесь не будет рассматриваться построение систем машинного обучения на языке Python, как в других курсах, его стоит пройти тем, кому интересно машинное обучение в принципе.

Кстати, мы уже рассматривали этот курс в обзоре курсов Azure, на которые вы тоже можете записаться. Не теряйте времени и проходите онлайн-обучение прямо сегодня!

С помощью представленных курсов вы не только освоите машинное обучение и анализ данных, но и сможете стать более продвинутым Python-программистом, знакомым с направлением «Machine Learning». Поверьте, оно того стоит, учитывая актуальность и востребованность в специалистах такого профиля.

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector