Openbravo-rus.ru

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

Воронцов лекции по машинному обучению

нБЫЙООПЕ ПВХЮЕОЙЕ Й БОБМЙЪ ДБООЩИ

чОЙНБОЙЕ! ьФБ УФТБОЙГБ ПВОПЧМСФШУС ВПМШЫЕ ОЕ ВХДЕФ. фЕРЕТШ ПВОПЧМЕОЙС ЛХТУБ ВХДХФ ЧЩЛМБДЩЧБФШУС ОБ MachineLearning.ru

ч ЛХТУЕ ТБУУНБФТЙЧБАФУС ТБЪМЙЮОЩЕ ЪБДБЮЙ НБЫЙООПЗП ПВХЮЕОЙС (machine learning), Ч ФПН ЮЙУМЕ ЪБДБЮЙ ЛМБУУЙЖЙЛБГЙЙ, ЛМБУФЕТЙЪБГЙЙ, ТЕЗТЕУУЙЙ Й РТПЗОПЪЙТПЧБОЙС. йЪХЮБАФУС ТБЪМЙЮОЩЕ НЕФПДЩ ТЕЫЕОЙС ЬФЙИ ЪБДБЮ.

ъБДБЮБ ПВХЮЕОЙС РП РТЕГЕДЕОФБН

йНЕЕФУС НОПЦЕУФЧП ПВЯЕЛФПЧ, ЛБЦДПНХ ЙЪ ЛПФПТЩИ РПУФБЧМЕО Ч УППФЧЕФУФЧЙЕ ОЕЛПФПТЩК ПФЧЕФ. ьФП УППФЧЕФУФЧЙЕ ЙЪЧЕУФОП ФПМШЛП ОБ ЛПОЕЮОПК ЧЩВПТЛЕ РТЕГЕДЕОФПЧ — РБТ ЧЙДБ «ПВЯЕЛФ–ПФЧЕФ». рП ЬФЙН ДБООЩН ОЕПВИПДЙНП ЧПУУФБОПЧЙФШ ЪБЧЙУЙНПУФШ, ФП ЕУФШ РПУФТПЙФШ БМЗПТЙФН, ЛПФПТЩК ДМС МАВПЗП ПВЯЕЛФБ ЧЩДБЧБМ ВЩ ОЕЛПФПТЩК ПФЧЕФ, Й РТЙ ЬФПН ПЫЙВБМУС ВЩ ЛБЛ НПЦОП ТЕЦЕ.

рТЙНЕТЩ

ч ЪБДБЮБИ НЕДЙГЙОУЛПК ДЙБЗОПУФЙЛЙ ПВЯЕЛФБНЙ СЧМСАФУС РБГЙЕОФЩ, ПФЧЕФБНЙ — ДЙБЗОПЪЩ ЙМЙ ТЕЫЕОЙС П ГЕМЕУППВТБЪОПУФЙ ФПЗП ЙМЙ ЙОПЗП ЧЙДБ МЕЮЕОЙС.
ч ЪБДБЮБИ ЛТЕДЙФОПЗП УЛПТЙОЗБ (credit scoring) ПВЯЕЛФБНЙ СЧМСАФУС ЪБЕНЭЙЛЙ (ФПЮОЕЕ, БОЛЕФЩ, ЪБРПМОЕООЩЕ РТЙ РПДБЮЕ ЪБСЧЛЙ ОБ ЧЩДБЮХ ЛТЕДЙФБ), ПФЧЕФБНЙ — ТЕЫЕОЙС ЧЩДБФШ ЙМЙ ОЕ ЧЩДБФШ ЛТЕДЙФ.
ч ЪБДБЮБИ РТЕДУЛБЪБОЙС ХИПДБ ЛМЙЕОФПЧ (churn prediction) ПВЯЕЛФБНЙ СЧМСАФУС РТПФПЛПМЩ ЧУЕИ ДЕКУФЧЙК (РМБФЕЦЕК, ФТБОЪБЛГЙК, УНЕО ФБТЙЖОПЗП РМБОБ, Й Ф.Д.) ЛМЙЕОФБ, ПФЧЕФБНЙ — ПГЕОЛЙ ЧЕТПСФОПУФЙ ФПЗП, ЮФП ЛМЙЕОФ ПФЛБЦЕФУС ПФ ХУМХЗ ЛПНРБОЙЙ Ч ФЕЮЕОЙЕ ВМЙЦБКЫЕЗП ЧТЕНЕОЙ (ОБРТЙНЕТ, НЕУСГБ).
ч ЪБДБЮБИ РТПЗОПЪЙТПЧБОЙС РТПДБЦ (sales forecast) ПВЯЕЛФБНЙ СЧМСАФУС ЧТЕНЕООЩЕ ТСДЩ ПВЯЕНПЧ РТПДБЦ ФПЧБТПЧ Ч НБЗБЪЙОБИ; ПФЧЕФБНЙ — РТПЗОПЪЩ ПВЯЕНПЧ РПФТЕВЙФЕМШУЛПЗП УРТПУБ.
нПЦОП РТЙЧПДЙФШ ЕЭЕ ДЕУСФЛЙ Й УПФОЙ РТЙНЕТПЧ РТЙМПЦЕОЙК, Ч ЛПФПТЩИ ПВХЮЕОЙЕ РП РТЕГЕДЕОФБН РПЪЧПМСЕФ БЧФПНБФЙЪЙТПЧБФШ ТЕЫЕОЙЕ ДПУФБФПЮОП УМПЦОЩИ РТПЖЕУУЙПОБМШОЩИ РТПВМЕН. уНПФТЙФЕ ЧЧПДОХА МЕЛГЙА.

рЕТЧЩК УЕНЕУФТ:

чФПТПК УЕНЕУФТ:

лХТУ ОБИПДЙФУС Ч УФБДЙЙ ТБЪТБВПФЛЙ. рПЦБМХКУФБ, ОЕ УФЕУОСКФЕУШ УППВЭБФШ П ОБКДЕООЩИ ПЫЙВЛБИ, ЧЩУЛБЪЩЧБФШ ЪБНЕЮБОЙС Й РТЕДМПЦЕОЙС.

дТХЗЙЕ ЛХТУЩ РП НБЫЙООПНХ ПВХЮЕОЙА Й УНЕЦОЩН ФЕНБН

нЕУФЕГЛЙК м. н. нБФЕНБФЙЮЕУЛЙЕ НЕФПДЩ ТБУРПЪОБЧБОЙС ПВТБЪПЧ. чнЙл нзх, ЛБЖЕДТБ ннр — 2002.
www.ccas.ru/frc/papers/mestetskii04course.pdf.

нЕТЛПЧ б. в. пУОПЧОЩЕ НЕФПДЩ, РТЙНЕОСЕНЩЕ ДМС ТБУРПЪОБЧБОЙС ТХЛПРЙУОПЗП ФЕЛУФБ. мБВПТБФПТЙС ТБУРПЪОБЧБОЙС ПВТБЪПЧ нгонп. — 2004.
http://www.recognition.mccme.ru/pub/RecognitionLab.html/methods.html.

мЙЖЫЙГ а. уПЧТЕНЕООЩЕ ЪБДБЮЙ ФЕПТЕФЙЮЕУЛПК ЙОЖПТНБФЙЛЙ. йфнп. — 2005.
http://teormin.ifmo.ru/education/modern.

оЕЛПФПТЩЕ ОБРТБЧМЕОЙС ОБХЮОЩИ ЙУУМЕДПЧБОЙК

чОЙНБОЙЕ! вПМЕЕ УЧЕЦБС ЧЕТУЙС ЬФПЗП ФЕЛУФБ ОБИПДЙФУС ЪДЕУШ: MachineLearning.ru

рТПВМЕНБ ПВПВЭБАЭЕК УРПУПВОПУФЙ СЧМСЕФУС ЛМАЮЕЧПК Й Ч ФП ЦЕ ЧТЕНС ОБЙВПМЕЕ УМПЦОПК Ч НБЫЙООПН ПВХЮЕОЙЙ. еУМЙ БМЗПТЙФН ПВХЮЕО РП ЛПОЕЮОПК ЧЩВПТЛЕ РТЕГЕДЕОФПЧ, ФП ЛБЛ РТЕДУЛБЪБФШ ЛБЮЕУФЧП ЕЗП ТБВПФЩ ОБ ОПЧЩИ ПВЯЕЛФБИ? рПЮЕНХ ЬФП ЧППВЭЕ ЧПЪНПЦОП? лБЛ ОБДП ПВХЮБФШ БМЗПТЙФН, ЮФПВЩ ПО ТЕДЛП ПЫЙВБМУС ОБ ОПЧЩИ ДБООЩИ?

бЛФЙЧОПЕ ЙУУМЕДПЧБОЙЕ ЬФЙИ ЧПРТПУПЧ ОБЮБМПУШ Ч ЛПОГЕ 60-И, ЛПЗДБ ч.о.чБРОЙЛ Й б.с.юЕТЧПОЕОЛЙУ РТЕДМПЦЙМЙ УФБФЙУФЙЮЕУЛХА ФЕПТЙА ЧПУУФБОПЧМЕОЙС ЪБЧЙУЙНПУФЕК РП ЬНРЙТЙЮЕУЛЙН ДБООЩН. пОЙ РПМХЮЙМЙ ЧЕТИОЙЕ ПГЕОЛЙ ЧЕТПСФОПУФЙ ПЫЙВПЛ ПВХЮЕООПЗП БМЗПТЙФНБ, РПЪЧПМЙЧЫЙЕ ПВПУОПЧБФШ ДБЧОП ЪБНЕЮЕООЩК ЬНРЙТЙЮЕУЛЙК ЖБЛФ: РП НЕТЕ ХЧЕМЙЮЕОЙС УМПЦОПУФЙ ЙУРПМШЪХЕНПЗП УЕНЕКУФЧБ БМЗПТЙФНПЧ ЛБЮЕУФЧП ПВХЮЕОЙС УОБЮБМБ ХМХЮЫБЕФУС, ЪБФЕН ОБЮЙОБЕФ ХИХДЫБФШУС. хИХДЫЕОЙЕ УЧСЪБОП У ЬЖЖЕЛФПН РЕТЕПВХЮЕОЙС: ЮТЕЪНЕТОП УМПЦОЩЕ БМЗПТЙФНЩ ЙНЕАФ ЙЪВЩФПЮОПЕ ЮЙУМП УЧПВПДОЩИ РБТБНЕФТПЧ; РТЙ ПВХЮЕОЙЙ ЬФЙИ РБТБНЕФТПЧ РП ЧЩВПТЛЕ БМЗПТЙФН ОБУФТБЙЧБЕФУС ОЕ ФПМШЛП ОБ ЧПУУФБОПЧМЕОЙЕ ЪБЧЙУЙНПУФЙ, ОП Й ОБ ЧПУРТПЙЪЧЕДЕОЙЕ ТБЪОПЗП ТПДБ РПЗТЕЫОПУФЕК. рПЗТЕЫОПУФЙ Ч ТЕБМШОЩИ ЪБДБЮБИ ЧУЕЗДБ РТЙУХФУФЧХАФ: ЧП-РЕТЧЩИ, ЬФП ПЫЙВЛЙ ЙЪНЕТЕОЙС (ЫХН), ЧП-ЧФПТЩИ, ЮФП ЗПТБЪДП УХЭЕУФЧЕООЕЕ, ЬФП ОЕЧСЪЛБ НЕЦДХ ЙУРПМШЪХЕНПК НПДЕМША Й ОЕЙЪЧЕУФОПК ЙУФЙООПК ЪБЧЙУЙНПУФША. ч ФЕПТЙЙ чБРОЙЛБ-юЕТЧПОЕОЛЙУБ ТБЪТБВПФБО НЕФПД УФТХЛФХТОПК НЙОЙНЙЪБГЙЙ ТЙУЛБ (унт), РПЪЧПМСАЭЙК БЧФПНБФЙЮЕУЛЙ ОБИПДЙФШ НПДЕМШ ПРФЙНБМШОПК УМПЦОПУФЙ.

л УПЦБМЕОЙА, УФБФЙУФЙЮЕУЛЙЕ ПГЕОЛЙ ЮТЕЪЧЩЮБКОП УЙМШОП ЪБЧЩЫЕОЩ. ч НЕФПДЕ унт ЬФП ЮБУФП ЧМЕЮЕФ РЕТЕХРТПЭЕОЙЕ НПДЕМЙ. оЕУНПФТС ОБ 40-МЕФОЙЕ ХУЙМЙС НОПЗЙИ ХЮЕОЩИ, ФПЮОЩЕ ПГЕОЛЙ ЛБЮЕУФЧБ ПВХЮЕОЙС ДП УЙИ РПТ ОЕ РПМХЮЕОЩ.

пУОПЧОЩЕ ОБРТБЧМЕОЙС ЙУУМЕДПЧБОЙК:
— ЛПНВЙОБФПТОБС ФЕПТЙС ПВПВЭБАЭЕК УРПУПВОПУФЙ;
— ХФПЮОЕОЙЕ ПГЕОПЛ ПВПВЭБАЭЕК УРПУПВОПУФЙ ДМС ТБЪМЙЮОЩИ ЮБУФОЩИ УМХЮБЕЧ;
— ТБЪТБВПФЛБ ОПЧЩИ БМЗПТЙФНПЧ ПВХЮЕОЙС ОБ ЙИ ПУОПЧЕ.

лМАЮЕЧЩЕ УМПЧБ:
generalization ability, computational learning theory, Vapnik-Chervonenkis theory.

лПНВЙОБФПТОБС УФБФЙУФЙЛБ. ьФП ОБРТБЧМЕОЙЕ МПЗЙЮОП ЧЩФЕЛБЕФ ЙЪ РТЕДЩДХЭЕЗП Й СЧМСЕФУС ЕЗП ПВПВЭЕОЙЕН. пЛБЪЩЧБЕФУС, НОПЗЙЕ ЖХОДБНЕОФБМШОЩЕ ЖБЛФЩ ФЕПТЙЙ ЧЕТПСФОПУФЕК Й НБФЕНБФЙЮЕУЛПК УФБФЙУФЙЛЙ НПЦОП РЕТЕЖПТНХМЙТПЧБФШ Й ДПЛБЪБФШ, ОЕ ПРЙТБСУШ ОБ ЛПМНПЗПТПЧУЛХА БЛУЙПНБФЙЛХ, ФП ЕУФШ ОЕ ЙУРПМШЪХС ФЕПТЙА НЕТЩ, Й ДБЦЕ ОЕ ХРПФТЕВМСС УБНП РПОСФЙЕ ЧЕТПСФОПУФЙ. ч ЪБДБЮБИ БОБМЙЪБ ДБООЩИ НЩ ЧУЕЗДБ ЙНЕЕН ДЕМП У ЧЩВПТЛБНЙ ЛПОЕЮОПК ДМЙОЩ. рПЬФПНХ ЕУФЕУФЧЕООП УФБЧЙФШ ЧПРТПУ ОЕ «ЛБЛПЧБ ЧЕТПСФОПУФШ УПВЩФЙС?», Б «ЛБЛПК НПЦЕФ ВЩФШ ЮБУФПФБ ЬФПЗП УПВЩФЙС ОБ УЛТЩФЩИ (РПЛБ ЕЭЕ ОЕ ЙЪЧЕУФОЩИ) ДБООЩИ?». пФЧЕФЩ ОБ ЬФЙ ДЧБ ЧПРТПУБ, ЧППВЭЕ ЗПЧПТС, ТБЪМЙЮОЩ, РТЙЮЕН ОБ ЧЩВПТЛБИ НБМПК ДМЙОЩ ТБЪМЙЮЙЕ УХЭЕУФЧЕООП. чЕТПСФОПУФШ УПВЩФЙС — БВУФТБЛФОБС ЙДЕБМЙЪЙТПЧБООБС ЧЕМЙЮЙОБ. юБУФПФБ УПВЩФЙС — ЬФП ЛБЛ ТБЪ ФП, ЮФП ТЕБМШОП ЙЪНЕТСЕФУС Ч ЬЛУРЕТЙНЕОФЕ. йНЕООП ЕЕ Й ЙНЕЕФ УНЩУМ РТЕДУЛБЪЩЧБФШ.

ч ЮБУФПФОПК РПУФБОПЧЛЕ ХДБЕФУС РЕТЕЖПТНХМЙТПЧБФШ ЪБЛПО ВПМШЫЙИ ЮЙУЕМ, ЪБЛПО УИПДЙНПУФЙ ЬНРЙТЙЮЕУЛЙИ ТБУРТЕДЕМЕОЙК (ЛТЙФЕТЙК уНЙТОПЧБ), НОПЗЙЕ УФБФЙЮЕУЛЙЕ ЛТЙФЕТЙЙ, Ч РЕТЧХА ПЮЕТЕДШ, ТБОЗПЧЩЕ ЛТЙФЕТЙЙ, ФЕПТЙА ПВПВЭБАЭЕК УРПУПВОПУФЙ, ФЕПТЙА ЙОЖПТНБГЙЙ. чП НОПЗЙИ УМХЮБСИ РПМХЮБЕНЩЕ ПГЕОЛЙ СЧМСАФУС ФПЮОЩНЙ, Ф.Е. ОЕ БУЙНРФПФЙЮЕУЛЙНЙ Й ОЕ ЪБЧЩЫЕООЩНЙ. пДОБЛП ДМС ЙИ ЧЩЮЙУМЕОЙС НПЦЕФ РПФТЕВПЧБФШУС ТБЪТБВПФЛБ УРЕГЙБМШОЩИ ЬЖЖЕЛФЙЧОЩИ БМЗПТЙФНПЧ.

пУОПЧОЩЕ ОБРТБЧМЕОЙС ЙУУМЕДПЧБОЙК:
— ЧЩСУОЕОЙЕ ЗТБОЙГ РТЙНЕОЙНПУФЙ УМБВПК ЧЕТПСФОПУФОПК БЛУЙПНБФЙЛЙ;
— ФПЮОЩЕ (ЛПНВЙОБФПТОЩЕ) УФБФЙУФЙЮЕУЛЙЕ ЛТЙФЕТЙЙ;
— ЬЖЖЕЛФЙЧОЩЕ БМЗПТЙФНЩ ЧЩЮЙУМЕОЙС ЛПНВЙОБФПТОЩИ ПГЕОПЛ.

нЕФПДЩ ПВХЮЕОЙС БМЗПТЙФНЙЮЕУЛЙИ ЛПНРПЪЙГЙК РТЙНЕОСАФУС Ч УМПЦОЩИ ЪБДБЮБИ, ЛПЗДБ ЙНЕАЭЙЕУС (ВБЪПЧЩЕ) БМЗПТЙФНЩ ОЕ ДБАФ ЦЕМБЕНПЗП ЛБЮЕУФЧБ ПВХЮЕОЙС. ч ФБЛЙИ УМХЮБСИ УФТПСФ ЛПНРПЪЙГЙЙ БМЗПТЙФНПЧ, УФБТБСУШ, ЮФПВЩ ПЫЙВЛЙ ТБЪМЙЮОЩИ БМЗПТЙФНПЧ УЛПНРЕОУЙТПЧБМЙ ДТХЗ ДТХЗБ.

уБНЩК РТПУФПК РТЙНЕТ ЛПНРПЪЙГЙЙ — ХУТЕДОЕОЙЕ ПФЧЕФПЧ, ЧЩДБЧБЕНЩИ ВБЪПЧЩНЙ БМЗПТЙФНБНЙ. нПЦОП ХУТЕДОСФШ У ЧЕУБНЙ. нПЦОП ЧЩДЕМСФШ ПВМБУФЙ ЛПНРЕФЕОФОПУФЙ ТБЪМЙЮОЩИ БМЗПТЙФНПЧ, Й Ч ЛБЦДПК ПВМБУФЙ ЙУРПМШЪПЧБФШ УЧПЕ ТБУРТЕДЕМЕОЙЕ ЧЕУПЧ. нПЦОП УФТПЙФШ ЛПНРПЪЙГЙЙ БМЗПТЙФНПЧ У РПНПЭША ОЕМЙОЕКОЩИ ПРЕТБГЙК. лБЛПК ЙЪ ЬФЙИ НЕФПДПЧ МХЮЫЕ? ч ЛБЛЙИ ЪБДБЮБИ? лБЛ ПВХЮБФШ ВБЪПЧЩЕ БМЗПТЙФНЩ, ХЮЙФЩЧБС, ЮФП ПОЙ ВХДХФ ТБВПФБФШ ОЕ РП-ПФДЕМШОПУФЙ, Б Ч УПУФБЧЕ ЛПНРПЪЙГЙЙ? нПЦОП МЙ РТЙУРПУПВЙФШ ДМС ЬФПЗП УФБОДБТФОЩЕ НЕФПДЩ ПВХЮЕОЙС? лБЛ ПГЕОЙЧБФШ Й ГЕМЕОБРТБЧМЕООП ХМХЮЫБФШ ПВПВЭБАЭХА УРПУПВОПУФШ ЛПНРПЪЙГЙЙ? лБЛ РТЙ ЬФПН УДЕМБФШ ЮЙУМП БМЗПТЙФНПЧ Ч ЛПНРПЪЙГЙЙ РПНЕОШЫЕ?

йДЕС БМЗПТЙФНЙЮЕУЛЙИ ЛПНРПЪЙГЙК ВЩМБ ЧЩДЧЙОХФБ Ч УЕТЕДЙОЕ 70-И ЗПДПЧ Ч ТБВПФБИ БЛБДЕНЙЛБ тбо а.й.цХТБЧМЕЧБ. ч ЪБТХВЕЦОЩИ ЙУУМЕДПЧБОЙСИ ЬФП ФЕНБ УФБМБ ЮТЕЪЧЩЮБКОП РПРХМСТОПК Ч 90-Е ЗПДЩ, РПУМЕ ЙЪПВТЕФЕОЙС БМЗПТЙФНПЧ ВХУФЙОЗБ, УНЕУЕК ЬЛУРЕТФПЧ Й ДТХЗЙИ ЛПНРПЪЙФОЩИ ЛПОУФТХЛГЙК.

пУОПЧОЩЕ ОБРТБЧМЕОЙС ЙУУМЕДПЧБОЙК:
— ТБЪТБВПФЛБ ЬЖЖЕЛФЙЧОЩИ БМЗПТЙФНПЧ РПУФТПЕОЙС ЛПНРПЪЙГЙК;
— РПЧЩЫЕОЙЕ ПВПВЭБАЭЕК УРПУПВОПУФЙ ЛПНРПЪЙГЙК;
— УТБЧОЙФЕМШОЩК БОБМЙЪ ТБЪМЙЮОЩИ НЕФПДПЧ РПУФТПЕОЙС ЛПНРПЪЙГЙК.

лМАЮЕЧЩЕ УМПЧБ:
multiple classifier systems, ensemble learning, classifier fusion, mixture of experts.

бОБМЙЪ ЛМЙЕОФУЛЙИ УТЕД (блу) СЧМСЕФУС ПФОПУЙФЕМШОП ОПЧПК Й ВЩУФТП ТБЪЧЙЧБАЭЕКУС ПВМБУФША ЙОФЕММЕЛФХБМШОПЗП БОБМЙЪБ ДБООЩИ (data mining). ч УПЧТЕНЕООПН ВЙЪОЕУЕ ЮТЕЪЧЩЮБКОП ЧПУФТЕВПЧБОП ТЕЫЕОЙЕ УМЕДХАЭЕК ЪБДБЮЙ, ФПЮОЕЕ ДБЦЕ ЗТХРРЩ ЪБДБЮ.

Читать еще:  Обучение созданию сайтов

йНЕЕФУС ОЕЛПФПТЩК ОБВПТ ТЕУХТУПЧ (ФПЧБТПЧ, ХУМХЗ, РТЕДНЕФПЧ) ЛПФПТЩНЙ РПМШЪХЕФУС ПЗТПНОПЕ ЛПМЙЮЕУФЧП ЛМЙЕОФПЧ. чУЕ ДЕКУФЧЙС РПМШЪПЧБФЕМЕК РТПФПЛПМЙТХАФУС Ч ЬМЕЛФТПООПН ЧЙДЕ. ьФЙ ДБООЩЕ УПДЕТЦБФ ГЕООЕКЫХА ЙОЖПТНБГЙА, ОЕПВИПДЙНХА ДМС РПЧЩЫЕОЙС ЛБЮЕУФЧБ ПЛБЪЩЧБЕНЩИ ХУМХЗ, ПДОБЛП ЙЪЧМЕЮШ ЕЕ ОЕ ФБЛ РТПУФП ЧЧЙДХ ПЗТПНОПЗП ПВЯЕНБ ДБООЩИ. лБЛЙЕ ТЕУХТУЩ ОБЙВПМЕЕ РПРХМСТОЩ, Й УТЕДЙ ЛБЛЙИ ЗТХРР ЛМЙЕОФПЧ? чПЪНПЦОП МЙ ХЗБДБФШ ЙОФЕТЕУЩ ЛМЙЕОФБ Й УЖПТНЙТПЧБФШ ДМС ОЕЗП РЕТУПОБМШОПЕ РТЕДМПЦЕОЙЕ, ПФ ЛПФПТПЗП ПО У ЧЩУПЛПК ЧЕТПСФОПУФША ОЕ ПФЛБЦЕФУС? лБЛ ЧЩСЧЙФШ ЛМЙЕОФПЧ, УПВЙТБАЭЙИУС Ч ВМЙЦБКЫЕЕ ЧТЕНС ПФЛБЪБФШУС ПФ ПВУМХЦЙЧБОЙС? ьФЙ Й ДТХЗЙЕ ЪБДБЮЙ ТЕЫБАФУС Ч УЙУФЕНБИ ХРТБЧМЕОЙС ЧЪБЙНППФОПЫЕОЙСНЙ У ЛМЙЕОФБНЙ (client relationship management, CRM). уПЪДБОЙЕ НБФЕНБФЙЮЕУЛПЗП ПВЕУРЕЮЕОЙС ДМС ОЙИ СЧМСЕФУС БЛФХБМШОПК, ОБХЛПЕНЛПК ЪБДБЮЕК.

пДЙО ЙЪ ФЙРЙЮОЩИ РТЙНЕТПЧ ЛМЙЕОФУЛПК УТЕДЩ — ЙОФЕТОЕФ-РПТФБМ, РТЕДПУФБЧМСАЭЙК ДПУФХР Л ВПМШЫПНХ ЛПМЙЮЕУФЧХ ТЕУХТУПЧ, УЛБЦЕН, ЙОФЕТОЕФ-НБЗБЪЙО ЙМЙ РПЙУЛПЧЩК УЕТЧЕТ. фЕИОПМПЗЙС блу РПЪЧПМСЕФ ТЕЫБФШ ЪБДБЮЙ РЕТУПОБМЙЪБГЙЙ ЛПОФЕОФБ — ЛПЗДБ ТЕЪХМШФБФЩ РПЙУЛБ, ЙОЖПТНБГЙПООЩЕ ЛБФБМПЗЙ, РТЕДМПЦЕОЙС ФПЧБТПЧ Й ХУМХЗ, Й Ф.Д. ЧЩУФТБЙЧБАФУС Ч ФБЛПН РПТСДЛЕ, ЮФПВЩ РПМШЪПЧБФЕМШ ВЕЪ ФТХДБ ОБИПДЙМ ЙОЖПТНБГЙА, ОЕПВИПДЙНХА ЙНЕООП ЕНХ, ЙНЕООП Ч ДБООЩК НПНЕОФ.

пУОПЧОЩЕ ОБРТБЧМЕОЙС ЙУУМЕДПЧБОЙК:
— ЛПММБВПТБФЙЧОБС ЖЙМШФТБГЙС;
— ТБЪТБВПФЛБ ЬЖЖЕЛФЙЧОЩИ БМЗПТЙФНПЧ блу;
— ТЕЫЕОЙЕ ЪБДБЮ РЕТУПОБМЙЪБГЙЙ ЛПОФЕОФБ;
— Й ДТХЗЙИ РТЙЛМБДОЩИ ЪБДБЮ.

лМАЮЕЧЩЕ УМПЧБ:
collaborative filtering, web usage mining, personalization, client relationship management.

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.

Читать еще:  Текстовые редакторы в обучении

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.

Онлайн-курсы

Если вы только начинаете знакомиться с анализом данных, то мы рекомендуем пройти бесплатный вводный курс в Яндекс.Практикуме. На курсе вы поймёте, что представляет собой анализ данных, какие процессы он в себя включает и чем занимается аналитик. Изучите азы важнейшего инструмента — языка программирования Python.

Даже если вы не учитесь в ШАДе, у вас всегда есть возможность пройти онлайн-курсы на платформе Coursera , созданные при поддержке преподавателей ШАДа.

В курсе разобраны основные типы задач, решаемых с помощью машинного обучения, таких как классификация, регрессия и кластеризация. Преподаватели рассказывают об основных методах и особенностях машинного обучения, учат оценивать качество модели и понимать, подходит ли она для решения конкретной задачи. У вас есть возможность познакомиться с современными библиотеками, в которых реализованы обсуждаемые модели и методы оценки их качества. В курсе используются данные из реальных задач.

Преподаватели показывают полный цикл анализа, от сбора данных до выбора оптимального решения и оценки его качества. На курсах учат пользоваться современными аналитическими инструментами и адаптировать их под особенности конкретных задач. Каждый курс включает теорию и практические задания разного уровня сложности. В финале у вас будет возможность заняться разработкой собственных проектов для решения любой актуальной бизнес-задачи. Результатом станет наглядная работающая модель, которую можно применять в работе или демонстрировать на собеседованиях.

Программа предназначена в первую очередь для тех, кто хочет работать с большими объёмами данных: хранить их и строить отказоустойчивые эффективные системы обработки. Однако эта специализация полезна и для интеллектуального анализа данных. Вы получите навыки использования современных платформ и инструментов, выполните четыре проекта и поймёте, как решать самые частые задачи, связанные с большими данными. Пройдя всю программу, вы научитесь обрабатывать данные разными способами, использовать на больших данных методы машинного обучения и внедрять эти методы в продукты.

Программа посвящена глубинному обучению, обучению с подкреплением, автоматической обработке текстов, компьютерному зрению и байесовским методам. Вы получите навыки решения практических задач от победителей соревнований по машинному обучению на платформе Kaggle и учёных, работающих с данными в ЦЕРНе. После окончания семи курсов вы сможете применять современные методы машинного обучения в ваших проектах, поймёте, как обращаться с реальными данными и как эффективнее использовать существующие инструменты.

Программа состоит из пяти курсов, каждый длится пять недель. Преподаватели делятся своим многолетним опытом создания больших проектов на языке C++. Они не пересказывают учебник, а учат решать задачи, с которыми на практике сталкивается большинство разработчиков. Лекции, подаваемые в лёгкой и доступной форме, подкрепляются большим количество задач по программированию. Закончив эту специализацию, вы не только сможете рассуждать о C++, сравнивая его с другими языками, но и получите реальный навык программирования.

Программа включает пять курсов и работу над проектом. Вы познакомитесь с алгоритмами и структурами данных, которые обычно используются для решения задач в компьютерных науках. Во время обучения нужно не только придумывать алгоритмы и оценивать их сложность, но и реализовывать их на выбранном языке программирования. В финале вы поработаете над одним из реальных проектов, предложенных преподавателями: можно будет заняться сборкой генома из миллионов коротких кусочков или научиться строить самый быстрый маршрут между Нью-Йорком и Лос-Анджелесом, анализируя дорожные сети.

Еще машинного обучения

Люди часто спрашивают меня, знаю ли я Тайлера Дерд… В смысле люди спрашивают о материалах по машинному обучению (нашли специалиста конечно), так что соберу тут.

Курсы

Достаточно глубокая и широкая специализация, но участники первого курса отзывались, как о тягомотине. Первый курс вводный, знакомит с питоном и основными математическими понятиями. Второй курс сильно пересекается с упомянутым выше курсом ВШЭ. Остальные четыре новые материалы

От профессора Стэнфорда, ведущего ученого в этой области и основателя платформы Coursera. Очень свежий курс и интересный курс посвященный нейросетям.

Очень любопытная платформа и курс. Фактически это удаленный университет, который выдает “степеньку” (nano-degree) по актуальным научно-техническим направлениям. Для американских слушателей есть гарантия трудоустройства по окончанию или манибэк. Первый курс опять же повторяет состав Вышкинского.

Лекции К.В.Воронцова на Youtube

Упомянутые в прошлом обзоре лекции. Материал повторяет вышкинский курс, но гораздо более размеренно и понятно.

Книжечки

Как вы понимаете книг на эту тему написано гораздо больше, чем вы сможете прочитать за всю жизнь, так что тут списком те, которые я сам просматривал, почитывал.

Python for Data analysis — в 2008 году Wes McKinney написал библиотеку Pandas, предназначенную для высокопроизводительных вычислений в Python, связанных с анализом данных. Преимущественно финансовых. Книга его авторства посвящена не только Pandas, но в целом практике работы на Python. Для человека привыкшего к матрицам в Matlab и массивам в C/C++ приемы работы с Pandas могут показаться неочевидными.

Simon Haykin “Neural Networks”. Изначально с творчеством автора познакомился по его фундаментальной Adaptive Filter Theory , но и эта книги многими считается классикой.

Ian Goodfellow “Deep Learning” Термин DeepLearning видимо навязал издатель, потому что ну любой дурак сейчас знает, что Deep Learning это как Оксимирон и МакГрегор, только для ботанов. Подробная теоретическая книга посвященная архитектуре нейросетей и их обучению.

Читать еще:  Три д моделирование обучение

Тартышников “Матричный анализ и линейная алгебра” http://www.inm.ras.ru/vtm/lection/all.pdf

Тусовка

Хотя сейчас принято быть специалистом во всем сразу (вчера специалист по биткам, завтра по deep learning), но есть вещи в которых на голом хайпе далеко не уедешь. За мишурой и красивыми картинками машинного обучения прячется довольно сложная математика.

В России существует вполне мирового уровня “тусовка” ученых, компаний, ВУЗов и участников соревнований Kaggle.

Крупнейшее объединение — OpenDataScience представлено блогом на хабре и группой в Slack. В блоге есть открытый курс по машинному обучению из 10 тем и несколько ярких историй попадания в топ Kaggle.

Большинство участников соревнований сходятся на том, что участие в соревнованиях и обсуждение результатов с другими участниками самый эффективный путь обучения.

Что еще?

Помимо забивания гвоздей “золотым молотком” машинного обучения, а так же откручивания гаек этим молотком и сборки часов с помощью молотка, человечество придумало довольно богатый инструментарий.

Курс Дискретная Оптимизация — прослушал три недели, пришлось оставить по независящим от платформы причинам. Думаю до конца года закрыть.

Очень насыщенный и интересный курс от UC San Diego и ВШЭ. Последовательно раскрываются основаные структуры данных и алгоритмов, отдельные курсы посвященные алгоритмам на графах и на строках, последний курс Genome Assembly

Профессия Data Scientist: машинное обучение

Вы научитесь создавать аналитические системы и использовать алгоритмы машинного обучения, освоите работу с нейросетями. Наполните портфолио и получите престижную профессию.

Записаться на курс

  • Длительность 13 месяцев
  • Помощь в трудоустройстве
  • 7 курсов в одной программе
  • Доступ к курсу навсегда

На рынке не хватает специалистов по Data Science

  • 2 300 компаний сейчас ищут специалистов в Data Science & Machine Learning
  • 80 000 рублей зарплата начинающего специалиста

Данные сайта hh.ru

Кому подойдёт этот курс

Новичкам в IT

Вы получите базовые навыки по аналитике, статистике и математике, которые откроют путь к карьере в Data Science и Machine Learning.

Программистам

Вы прокачаете свои знания и навыки в программировании на Python. Научитесь использовать алгоритмы машинного обучения, решать бизнес-задачи — и усилите портфолио мощными проектами.

Менеджерам и владельцам бизнеса

Научитесь использовать данные для построения прогнозов и оптимизации бизнес-процессов и переведёте компанию на новый уровень.

Чему вы научитесь

Программировать на Python

Визуализировать данные

Работать с библиотеками и базами данных

Применять нейронные сети для решения реальных задач

Строить модели машинного обучения

Писать рекомендательные системы

От первого урока к работе мечты

Студенты и выпускники Skillbox получают индивидуальную поддержку от Центра карьеры на протяжении всего обучения — от помощи с выбором профессии до выхода на работу мечты. Вот как это происходит.

С каждым уроком ваш профессиональный уровень растёт и вы можете планировать карьеру уже во время обучения.

Реакция потенциального работодателя зависит от того, как вы подаёте себя в резюме. Мы дадим советы по его составлению и поможем написать резюме, подающее вас лучшим образом.

Выбираете лучшую вакансию

Мы экономим ваше время — подбираем подходящие вакансии и договариваемся об интервью с работодателем. Вам нужно только пройти собеседование.

Начинаете карьеру мечты

Вы успешно проходите собеседование, выходите на работу и сразу начинаете выполнять задачи.

Записаться на курс или получить бесплатную консультацию

Похоже произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу.

Ваша заявка успешно отправлена

Как проходит обучение

Изучаете тему

В курсе — практические видеоуроки.

Выполняете задания

В том темпе, в котором вам удобно.

Работаете с наставником

Закрепляете знания и исправляете ошибки.

Защищаете дипломную работу

И дополняете ею своё портфолио.

Программа

Вас ждут 7 курсов с разным уровнем сложности, знание которых можно приравнять к году работы.

  1. Аналитика. Начальный уровень
  1. Введение.
  2. Основы Python: базовые структуры данных.
  3. Основы Python: циклы и условия.
  4. Основы Python: функции.
  5. Основы Python: классы и объекты.
  6. Основы Python: исключения.
  7. Библиотека NumPy. Часть 1.
  8. Библиотека NumPy. Часть 2.
  9. Библиотека pandas. Часть 1.
  10. Библиотека pandas. Часть 2.
  11. Визуализация данных с помощью matplotlib.
  12. Чтение и запись данных.
  13. Введение в SQL.
  14. Работа со строками.
  1. Основы статистики и теории вероятностей.
  1. Основные концепции Machine Learning (ML).
  2. Жизненный цикл ML-проекта.
  3. Регрессия.
  4. Классификация.
  5. Кластеризация
  6. Дополнительные техники.
  7. Знакомство с Kaggle.
  1. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования.
  2. Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты.
  3. Функции одной переменной, их свойства и графики.
  4. Интерполяция и полиномы.
  5. Аппроксимация и преобразования функций.
  6. Функции нескольких переменных, их свойства и графики.
  7. Линейные функции.
  8. Матрицы и координаты.
  9. Линейные уравнения.
  10. Производная функции одной переменной.
  11. Производная по направлению и градиент + частные производные.
  12. Линейная регрессия.
  13. Собственные векторы и значения. Определитель.
  14. Разложения матриц.
  1. Введение в нейронные сети.
  2. Обучение нейронных сетей.
  3. Нейронные сети на практике.
  4. Свёрточные нейросети для задачи классификации изображений.
  5. Семантическая сегментация. Часть 1. Слабая локализация и полносвёрточные нейросети (FCN).
  6. Семантическая сегментация. Часть 2. Продвинутые архитектуры FCN для семантической сегментации.
  7. Детектирование объектов.
  8. От дискриминативных моделей к генеративным. Style transfer.
  9. Генеративные состязательные сети.
  10. Введение в NLP.
  11. NLP на нейросетях. Рекуррентные нейросети, классификация текстов.
  12. NLP на нейросетях. Языковые модели, Attention, Transformer.
  13. Обучение с подкреплением. Q-Learning.
  14. Обучение с подкреплением. Deep Q-Learning.
  15. Ускорение и оптимизация нейронных сетей.
  16. Внедрение в DL моделей в Production.
  17. Рекомендательные системы.
  18. Вывод моделей машинного обучения в production, post production и мониторинг.
  1. Как стать первоклассным программистом.
  2. Как искать заказы на разработку.
  3. Личный бренд разработчика.
  4. Photoshop для программиста.
  5. Вёрстка email-рассылок. Советы на реальных примерах.
  6. The state of soft skills.
  7. Как мы создавали карту развития для разработчиков.
  8. Как общаться по email и эффективно работать с почтой.
  9. Повышение своей эффективности.
  10. Спор о первом языке программирования.
  11. Саморазвитие: как я не усидел на двух стульях и нашёл третий.
  12. Data-driven подход к продуктивности — инсайты из данных миллиона людей.
  1. IT Resume and CV.
  2. Job interview: questions and answers.
  3. Teamwork.
  4. Workplace communication.
  5. Business letter.
  6. Software development.
  7. System concept development and SRS.
  8. Design.
  9. Development and Testing.
  10. Deployment and Maintenance.

Уже учились на каком-то курсе из программы?

Скажите об этом менеджеру — за этот курс платить не придётся!

Получить полную программу курса и консультацию

Похоже произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу.

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector