Узнать больше о машинном обучении — студенческий портал

Узнать больше о машинном обучении - Студенческий портал

Привет, дружище! ???? На связи Шаполов Алексей.

В этой статье ты найдёшь только самые лучшие курсы машинного обучения (Machine Learning), благодаря которым, сможешь освоить очень классную новую профессию и начать получать от 140 000 рублей в месяц.

alt

Узнай стоимость своей работы

Бесплатная оценка заказа!

Оценим за полчаса!

А именно столько получают молодые специалисты в данной области по информации Incrussia.

Готов приступить к обучению? Тогда поехали, бро!

Лучшие платные курсы по машинному обучению — ТОП-23

№1. Профессия Data Scientist: машинное обучение

  • Кто проводит курс: SkillBox.
  • Формат: онлайн.
  • Сколько длится: зависит от того, сколько времени ты уделяешь прохождению занятий каждую неделю.
  • Чему научишься:
  • Научишься программировать на Python (это самый популярный язык для работы с данными)
  • Сможешь работать с источниками данных CSV, XML и XLSX, JSON
  • Освоишь визуализацию данных и сможешь разрабатывать дашборды или интерактивную инфографику
  • Опробуешь разные модели машинного обучения и откроешь себе двери в новые интересные проекты
  • Поработаешь с машинным зрением
  • Сможешь найти себе работу в машиностроении и робототехнике
  • Напишешь рекомендательную систему для реального клиента и добавишь её себе в портфолио
  1. Стоимость: 51 000 рублей.
  2. Пройти
  3. Узнать больше о машинном обучении - Студенческий портал

№2. Математика + Machine Learning для Data Science

  • Кто проводит курс: онлайн-школа SkillFactory.
  • Сколько длится: 20 недель.
  • Программа курса:
  • Линейная алгебра
  • Основы матанализа
  • Основы теории вероятности и статистики
  • Временные ряды и прочие математические методы
  • Введение в машинное обучение
  • Методы предобработки данных
  • Регрессия
  • Кластеризация
  • Tree-based алгоритмы: введение в деревья
  • Tree-based алгоритмы: ансамбли
  • Оценка качества алгоритмов
  • Временные ряды в машинном обучении
  • Рекомендательные системы
  • Финальный хакатон

Стоимость: 58 900 рублей. 40 900 рублей при покупке по моей ссылке.

Пройти

1) Всё разжёвано до такой степени, что поймёт даже моя бабушка.

2) Много практики. 200+ практических задач предстоит тебе решить на данном курсе.

alt

Узнай стоимость своей работы

Бесплатная оценка заказа!
Читайте также:  Ключ к неуспеху: почему выпускники провалили эссе по английскому - студенческий портал

Оценим за полчаса!
  1. 3) Сообщество единомышленников в закрытом чате.
  2. 4) Преподаватели — настоящие эксперты своего дела.
  3. 5) Сертификат об окончании курса.
  4. 6) Скидка за репост.

Узнать больше о машинном обучении - Студенческий портал

№3. Machine Learning Pro + Deep Learning

  • Кто проводит курс: онлайн-школа SkillFactory.
  • Сколько длится: 12 недель.
  • Программа курса:
  • Введение в машинное обучение
  • Методы предобработки данных
  • Регрессия
  • Кластеризация
  • Tree-based алгоритмы: введение в деревья
  • Tree-based алгоритмы: ансамбли
  • Оценка качества алгоритмов
  • Временные ряды в машинном обучении
  • Рекомендательные системы
  • Финальный хакатон
  • Введение в искусственные нейронные сети
  • Фреймворки для глубокого обучения (TensorFlow, Keras)
  • Сверточные нейронные сети
  • Оптимизация нейронной сети
  • Transfer learning & Fine-tuning
  • Сегментация изображений
  • Детектирование объектов
  • Введение в NLP и Word Embeddings
  • Рекуррентные нейронные сети
  • Reinforcement Learning (обучение с подкреплением)
  • What’s next?

Стоимость: 79 900 рублей. 55 900 рублей по моей ссылке.

Пройти

Узнать больше о машинном обучении - Студенческий портал

№4. Курс по Data Engineering

  1. Кто проводит курс: онлайн-школа SkillFactory.
  2. Сколько длится: 10 недель.

  3. Программа курса:
  • Введение, практический linux
  • Современные хранилища данных
  • Экосистема Hadoop
  • Источники данных и работа с ними
  • Apache Spark и обработка данных
  • Hadoop как хранилище данных
  • Apache Airflow для оркестрации конвейеров
  • Обзор облачных хранилищ

Стоимость: 49 900 рублей. 34 900 рублей по моей ссылке.

Пройти

Узнать больше о машинном обучении - Студенческий портал

№5. Курс по машинному обучению

  • Кто проводит курс: онлайн-школа SkillFactory.
  • Сколько длится: 13 недель.
  • Программа курса:
  • Введение в машинное обучение
  • Методы предобработки данных
  • Регрессия
  • Кластеризация
  • Tree-based алгоритмы: введение в деревья
  • Tree-based алгоритмы: ансамбли
  • Оценка качества алгоритмов
  • Временные ряды в машинном обучении
  • Рекомендательные системы
  • Финальный хакатон
  1. Стоимость: 53 900 36 900 рублей.
  2. Пройти
  3. Узнать больше о машинном обучении - Студенческий портал

№6. Аналитик данных

Кто проводит курс: онлайн-школа Data Science, Python и Machine Learning — SkillFactory. Работает с 2016 года. За это время запустила 25 курсов и обучила более 4 000 студентов. Сотрудничает с такими известными компаниями, как Beeline, Яндекс, SkyEng, Альфа Банк и многими другими.

Формат: обучение один на один с наставником + обучение в группах + домашние задания + много кода + практические навыки. И сертификат в конце, который зарекомендует тебя при подаче заявки на работу.

Сколько длится: 6 месяцев.

Что ты узнаешь из курса:

  • Как максимально быстро развить аналитическое мышление
  • Как анализировать базы данных SQL (очень трудно, если честно, один раз я пробовал разобраться в базе данных моего сайта, это был полный ******)

Источник: https://TopThinkBlog.ru/kursy-machine-learning/

16 бесплатных онлайн-курсов по машинному обучению

Узнать больше о машинном обучении - Студенческий портал www.utep.edu

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:

Читайте также:  Система поступления в аспирантуру станет более гибкой - студенческий портал

Узнать больше о машинном обучении - Студенческий порталКак 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.

Курсы по data science

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

  • 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

Источник: https://neurohive.io/ru/osnovy-data-science/besplatnye-kursy-mashinnoe-obuchenie/

Как теперь работает высшее образование — и при чем тут новые технологии Разбираются «Медуза» и Modeus — Meduza

Перейти к материаламУзнать больше о машинном обучении - Студенческий порталПартнерский материал

С 2019 года в российских вузах частично ввели ИОТ — индивидуальные образовательные траектории, которые позволяют студентам самостоятельно выбирать курсы и направления обучения. Такая система уже давно работает на Западе, но в России она пока не прижилась. Как ее перенимают, рассказывают «Медуза» и компания CUSTIS. Она занимается разработкой системы Modeus, которая используется, чтобы реализовать новую модель образования.

Сейчас из-за компьютеризации (и роста мощностей компьютеров) профессии рождаются и умирают как никогда быстро. За последние десять лет эксперты по машинному обучению стали востребованнее остальных IT-специалистов, а турагентов практически вытеснили онлайн-сервисы.

Традиционное высшее образование за этим не успевает: при поступлении надо выбрать тему, которой придется посвятить четыре года (а то и шесть — если учиться в магистратуре), и за это время профессия может умереть или сильно измениться.

Рынок труда хорошо это иллюстрирует: лишь 27% россиян работают по специальности.

Конкуренция растет и между студентами (в 2017 году за одно место в среднем боролись 8,2 человека, а в 2018-м — 9,1), и между вузами: из-за того, что абитуриенты стали мобильнее, они чаще уезжают на обучение в Москву или Санкт-Петербург, а не учатся в региональных университетах. Для того чтобы сохранять конкурентоспособность, вузы пробуют привлечь студентов в том числе индивидуальным обучением, которое поможет не остаться с неактуальным дипломом. Некоторые университеты перешли на ИОТ уже сейчас.

Курсы по выбору давно есть во многих университетах, но чаще всего они связаны с основной специальностью — взять что-то, что к ней не относится, очень сложно. А иногда даже такие курсы могут стать обязательными. Например, будущим преподавателям английского могут принудительно включить в расписание «Страноведение Великобритании», хотя формально оно будет значиться как курс по выбору.

Новая модель предполагает, что студент выбирает предметы каждый семестр. Программа состоит из обязательных общих дисциплин вроде философии и иностранного языка, и профильных дисциплин. Элективные курсы обычно изучают один семестр; они не углубляют программу направления, а расширяют ее.

Вузы еще могут предложить студенту изучить несколько смежных элективов и получить . Этот дополнительный сертификат не заменяет диплом, но может пригодиться при поиске работы в новой индустрии. Еще такое обучение помогает тем, кто хочет перевестись на другую специальность.

Студенты в этом случае уже имеют базовые знания; им приходится пересдавать меньше предметов.

Наконец, с новой моделью исчезают привычные группы. У каждого студента появляется индивидуальное расписание; на парах он работает с учащимися разных направлений, то есть постоянно встречает новых людей и учится делать с ними совместные проекты. Совсем как на работе!

Идея пришла с Запада. В Европе, в США и в Канаде студенты сами выбирают предметы; американские вузы к тому же позволяют определиться со специальностью не сразу, а в конце второго курса.

Каждый предмет имеет разную «ценность» исходя из сложности, количества часов и итоговой формы аттестации. За семестр студенты должны набрать 30 баллов: обычно для этого хватает 4–5 предметов.

Можно взять больше. 

Европейская система перевода и накопления баллов (ECTS) позволяет студентам легко переводиться в вузы других стран ЕС и ездить на программы обмена. В России после семестра за границей часто приходится досдавать все пропущенные предметы, в то время как во многих европейских университетах полгода в другой стране — часть программы.

Азиатские вузы тоже начали адаптировать обучение под студентов — и нашли новые способы это сделать. Например, в Национальном университете Сингапура можно отказаться от летних каникул после второго курса и потратить их на учебу. В этом случае студент получит диплом на семестр раньше. 

В Западной Европе и США популярна модель предпринимательских вузов, которые получают деньги за продажу наработок студентов и выпускников (например, патентов). Такие университеты поддерживают стартапы обучающихся и предлагают им совмещать пары с работой в компании при вузе.

Учебные заведения тратятся на дополнительные курсы и гибкую программу, чтобы привлечь прибыльных студентов. Массачусетский университет в 2018 году выручил $3,6 млрд, причем плата за обучение составила 10% от суммы.

Остальное — преимущественно деньги от научно-исследовательской деятельности.

Индивидуализация на Западе продвигается от вузов к школе. В Финляндии экспериментируют с тем, чтобы ученики делали больше проектов и изучали меньше обобщенных предметов. При этом конкретные темы, вокруг которых строится курс, школьники могут выбрать сами. В Великобритании ученики и вовсе в последних классах школы занимаются только теми предметами, с которыми планируют идти в вуз.

С 1 сентября высшее образование перешло на новый образовательный стандарт, который предусматривает, что есть обязательные предметы, а есть те, которые нужно выбирать самостоятельно.

Но при этом там до сих пор не прописано прямо, как именно вузы должны это организовать.

Кроме того, обновленные стандарты подготовили не для всех направлений: там, где их пока нет, университеты ничего поменять не могут.

Те вузы, которые начали вводить новую схему, пока не выработали единую модель индивидуальных образовательных траекторий, поэтому действуют по-разному. Так, Московский городской педагогический университет с 2016 года предлагает элективы. Вуз состоит из 13 институтов, которые предлагают десятки курсов.

Студенты могут посещать занятия у себя или ездить в другие институты: на это в расписании выделяют отдельный день. Высшая школа экономики, помимо элективов, предлагает майноры. Вуз также засчитывает успешные результаты обучения на программах обмена, чтобы студентам не приходилось пересдавать целый семестр.

Университет также планирует заменить лекции на онлайн-курсы.

Тюменский государственный университет с этого учебного года полностью перешел на индивидуальные образовательные траектории. Все студенты изучают блок общеобразовательных предметов, посещают элективы, изучают профильные дисциплины. Их можно выбирать по отдельности, а не блоками, как в некоторых других вузах (например, УрФУ и МГУ). В ТюмГУ тоже есть майноры.

Индивидуализация меняет то, как надо управлять процессами в вузе. Теперь, помимо учебного отдела, в нем участвуют преподаватели и студенты. Для совместной работы по новой системе используют собственные или сторонние онлайн-платформы. Например, Modeus компании CUSTIS.

Modeus позволяет систематизировать индивидуальные образовательные траектории. С помощью платформы студенты могут выбирать интересные предметы и добавлять их в личное расписание. Система составляет списки — кто и куда записался — и передает их преподавателям. А те заполняют информацию о своих курсах, вносят требования к отдельным занятиям и к итоговой аттестации.

Это позволяет университету управлять учебным процессом при переходе на ИОТ: разрабатывать гибкие учебные планы, планировать нагрузку преподавателей, составлять индивидуальные расписания и контролировать успеваемость студентов.

А еще Modeus собирает историю обучения студентов. Благодаря этому можно анализировать, какие курсы и какие преподаватели популярны. Такие данные помогут вузу предсказывать, сколько человек захочет изучить конкретную дисциплину в следующем семестре. Тогда при необходимости можно будет найти дополнительного преподавателя или предусмотреть аудиторию побольше.

В 2006 году российским вузам разрешили стать автономными учреждениями. Те университеты (среди них ВШЭ и МГПУ), которые перешли на эту схему, самостоятельно распоряжаются доходами от студентов-платников, поэтому им важно привлечь как можно больше абитуриентов.

Новая модель стала конкурентным преимуществом, которое вузы разработали сами. Они начали делать это за несколько лет до того, как об индивидуализации высшего образования задумалось государство.

После введения ИОТ у вузов-первопроходцев появляются новые перспективы развития: например, они могут создать общие метрики прогресса студентов по индивидуальным планам (аналогично европейским баллам).

Это позволит студентам легче переводиться из одного передового университета в другой.

Индивидуальные образовательные траектории способны снизить количество выпускников, которые сразу идут работать не по специальности. Студентам легче сменить специальность, к тому же выбор профильных предметов (или хотя бы модулей) позволяет подготовиться к работе в конкретной нише индустрии. 

Вот что говорит о перспективах главный архитектор Modeus Павел Музыка: «Индивидуализация — шаг к качественному улучшению высшего образования в России. Она повышает конкуренцию между преподавателями, программами и курсами — и между университетами, и внутри каждого из них. А значит, невостребованным или устаревшим предметам там просто не останется места. 

В отдаленной перспективе индивидуализация распространится на всю систему образования. Студенты перестанут быть привязаны к вузам и смогут формировать программу как конструктор: например, несколько модулей проучатся в одном месте, а потом перейдут в другое. Часть программы они вообще смогут изучить онлайн в партнерских учебных заведениях за границей или на образовательных веб-платформах».

Узнать больше о машинном обучении - Студенческий порталПартнерский материал

Источник: https://meduza.io/slides/kak-menyaetsya-vysshee-obrazovanie-v-rossii-stanovitsya-bolee-individualnym

Машинное обучение для школьников: как начать заниматься анализом данных еще в седьмом классе и где применить свои силы

Можно ли предсказывать исход киберспортивных турниров и решать взрослые задачи по анализу данных, если вы еще учитесь в школе? Этой весной благотворительный фонд Сбербанка «Вклад в будущее» запустил проект «Академия искусственного интеллекта», цель которого — дать возможность любому школьнику узнать больше о технологиях искусственного интеллекта, машинного обучения и анализа больших данных, а также развить свои компетенции в программировании и математике. В рамках проекта в Университете ИТМО состоялись открытые уроки по машинному обучению и анализу данных для учеников 7-11 классов. Лектором выступил руководитель академии технологий и данных корпоративного университета Сбербанка Андрей Черток. Он рассказал, какие специалисты уже сегодня требуются на рынке труда, с чего стоит начать, чтобы погрузиться в область машинного обучения, и почему этим можно заниматься уже начиная с седьмого класса школы.

Открытые уроки по искусственному интеллекту прошли с 12 по 18 марта в семи городах страны: Иркутске, Ульяновске, Томске, Екатеринбурге, Иваново, Тюмени и Петербурге. Занятия провели сотрудники Сбербанка в рамках Недели высоких технологий и техпредпринимательства, партнером которой компания выступает в этом году.

В Петербурге занятия состоялись в Университете ИТМО, где для школьников провели два открытых урока. Первое — вводное — занятие предназначено для учеников 7-9 классов. Здесь ребята узнали об истории искусственного интеллекта, основных трендах сегодняшнего дня, о перспективах развития области машинного обучения и анализа данных, а также актуальных профессиях.

Что такое слабый искусственный интеллект и чем он отличается от сильного? Какие задачи  на сегодняшний день компьютеры решают лучше людей? Как нейросети делают из любого снимка произведение искусства и какие сферы человеческой деятельности уже автоматизируются с помощью машинного обучения? Об этом и многом другом школьникам рассказал Андрей Черток, руководитель академии технологий и данных корпоративного университета Сбербанка.

Узнать больше о машинном обучении - Студенческий портал Андрей Черток

На втором занятии, предназначенном для учеников 10-11 классов, лектор разобрал задачи начального уровня сложности, а также привел примеры кейсов, с которыми сталкиваются специалисты по анализу данных в ведущих компаниях страны. Например, сколько денег необходимо загружать в каждый из десятков тысяч банкоматов в разных городах России, чтобы оптимизировать деятельность банка? Решением подобных задач специалисты Сбербанка занимаются на практике.

Сегодня машинное обучение и анализ данных позволяет оптимизировать область медицинской диагностики, предсказывать мошеннические транзакции, вывести на новый уровень информационный поиск в интернете и многое другое. Примеров задач очень много, однако начать заниматься анализом данных можно еще в школе, отмечает Андрей Черток.

Читайте также:  Учителя просят доплачивать за проведение егэ - студенческий портал

«Летом мы участвовали в «Сириусе», куда привозили реальные банковские задачи. И к нашему удивлению, школьники с ними вполне хорошо справлялись. Тогда мы заметили, что ничего не мешает тому, чтобы начать учить этому уже школьников.

На всероссийском уровне для нас это первое мероприятие, но мы не будем на этом останавливаться, мы стремимся к тому, чтобы эта тема пришла в каждую школу.

В будущем мы намерены развивать это движение, и сейчас мы видим, что многие школьники уже участвуют в большом количестве соревнований, хакатонах и в некоторых случаях побеждают», — говорит он.

Как начать заниматься машинным обучением?

Источник: https://news.itmo.ru/ru/news/7399/

Сколтех | Сколковский институт науки и технологий

Международная летняя школа по машинному обучению (Machine Learning Summer School, MLSS), которая проводится под эгидой Института интеллектуальных систем им.

Макса Планка (Max Planck Institute for Intelligent Systemshttp://mlss.cc), впервые пройдет в Москве с 26 августа по 6 сентября этого года.

В этот раз принимающей стороной и соорганизатором крупного научного события выступит Сколковский институт науки и технологий (Сколтех). Регистрация для участников уже открыта.

Серия летних школ по машинному обучению (ML) была запущена двумя известными учёными B. Schölkopf и A. Smola в 2002 году. С этого времени в различных странах, в основном в Западной Европе и США, состоялось 36 школ.

Узнать больше о машинном обучении - Студенческий портал

«На MLSS студентам со всего мира рассказывают об актуальных темах из области машинного обучения. В роли докладчиков, как правило, выступают ведущие эксперты.

MLSS является наиболее известной школой, посвящённой машинному обучению. Для России это будет заметное событие.

Желающим принять участие стоит поторопиться: прием заявок заканчивается 12 мая», – отметил Евгений Бурнаев, доцент Сколтеха, куратор Moscow MLSS.

В Москве сессии MLSS состоятся в новом кампусе Сколтеха. В программе: 14 лекций и семинаров от экспертов с мировым именем, постерная сессия и презентации представителей индустриальных компаний об актуальных разработках в области ML. Рабочий язык школы – английский.

Наибольшим вниманием потенциальных участников уже сейчас пользуются такие темы Moscow MLSS как: «Байесовские нейронные сети» (Yarin Gal, University of Oxford, UK), «Обучение с подкреплением» (Shimon Whiteson, University of Oxford, UK), «3D глубокое обучение» (Justin Solomon, MIT, USA), «Математические аспекты глубокого обучения» (Matus Jan Telgarsky, University of illinois, USA), «Онлайн обучение» (Nicolò Cesa-Bianchi, Università degli Studi di Milano, Italy), и другие.

Больше о предстоящем событии и условиях участия можно узнать на официальном сайте MLSS: http://mlss2019.skoltech.ru

Источник: https://www.skoltech.ru/2019/03/vpervye-mezhdunarodnaya-letnyaya-shkola-po-mashinnomu-obucheniyu-projdet-v-rossii/

Как выучить машинное обучение: книги, курсы, подходы — отвечают эксперты

Если у вас есть время и возможность пойти в магистратуру — используйте этот шанс. В России хорошую репутацию завоевали ВШЭ и Сколтех. Там вы получите систематическое образование.

Если не хочется в магистратуру, можно пройти курсы. Достойные программы у ШАД, DMIA, CSC. Все три есть в офлайн-варианте: ШАД и DMIA в Москве, CSC в Петербурге. В ШАД и CSC также реализован вариант удалённого обучения, в DMIA он планируется.

Если вас интересует исключительно онлайн, то, конечно, есть смысл выбрать требуемое на Coursera. Что это может быть?

Machine Learning — базовый курс по машинному обучению от Andrew Ng, одного из сооснователей Coursera. На мой взгляд, у курса ровно один минус — код нужно будет писать на MATLAB. Если это вас не смущает, то обязательно берите.

Введение в машинное обучение — тоже базовый курс, но уже на русском и на Python, от Константина Воронцова, профессора кафедры интеллектуальных систем ФУПМ МФТИ.

Deep Learning Specialization — это уже целая специализация по нейронным сетям от Andrew Ng. Специализация неспешная, но глубокая. Особенно мне полюбился третий курс, где Эндрю рассуждает о том, как надо вести исследование в области глубокого обучения. Но его советы могут пригодиться и в классическом ML.

Advanced Machine Learning Specialization — курс от российских ребят. Он уже поглубже: там и про байесовскую статистику, и про Natural Language Processing, и про компьютерное зрение.

Кстати, про статистику. Чтобы ставить эксперименты и правильно считать корреляции, вам нужно знать статистику. Есть прекрасный курс уже на Stepik по основам статистики. Рекомендую. А если вам совсем лень, то книжка «Статистика и котики» вас спасёт. Маленькая, с наглядными картинками — читается за пару часов.

Что почитать?

«Python. К вершинам мастерства» (и вообще обратите внимание на издательство «O’Reilly»).

«Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей».

А ещё стоит читать Internet Archive — там всегда много интересных публикаций.

Если вас интересует короткий путь, то можно почитать этот Телеграм-канал, в котором просто и понятно разбираются свежие статьи.

Где потренироваться?

Мир машинного обучения богат на разного рода контесты и хакатоны.

Онлайн-площадок много, расскажу немного о самой известной — Kaggle. Там организуется множество соревнований на любой вкус. Ещё она хороша тем, что участники могут выкладывать решения (так называемы кернелы) и есть возможность посмотреть, как эту задачу решают другие.

Офлайн-хакатоны — отличный вариант, если вы не марафонец, а спринтер. Ещё они хороши тем, что это во многом история про знакомства, возможность послушать лекции, посмотреть вживую на известных датасайентистов. Таких хакатонов тоже много. Есть соответствующая группа в VK, где анонсируются подобные соревнования.

Также существуют смешанные варианты — онлайн и офлайн.

Если выбирать один такой хакатон и именно в России, то я, конечно, посоветую RAIF Hackathon (я была одним из организаторов и хорошо знаю, как устроено это мероприятие).

Изюминка в том, что вы анализируете данные тех компаний, представители которых находятся совсем рядом с вами. А потом слушаете лекции, например, того же самого Константина Воронцова, чей курс уже упоминался.

И конечно, во всех этих соревнованиях есть ещё приятный бонус в виде денежного вознаграждения победителю (и славы, куда же без неё).

11

Ответ эксперта

2019-05-01T11:33:35+03:00

Источник: https://tproger.ru/experts/how-to-learn-machine-learning/

Ресурсы для высшего образования от Майкрософт

Найдите решения и ресурсы, которые позволяют совершенствовать учебные процессы, расширять возможности профессорско-преподавательского состава и достигать наилучших результатов благодаря эффективному использованию данных.

Колледжам и университетам необходимо постоянно развиваться, чтобы отвечать ожиданиям растущего числа студентов.

Лидеры в сфере высшего образования сталкиваются с трудностями в области финансирования и глобальной конкуренции, им необходимо идти в ногу с развитием технологий, используя быстро устаревающие информационные системы, и обеспечивать потребности разных студентов в современном мобильном мире. Интеллектуальные технологические решения помогут вам справиться с этими трудностями и совершить преобразования, которые позволят вашему учебному заведению преуспевать.

Помогите своему учебному заведению привлечь наиболее способных учащихся, создать оптимальные условия для преуспевания студентов и повысить эффективность вуза.

Совершенствуйте учебные процессы, расширяйте возможности преподавателей и используйте данные для достижения наилучших результатов.

Ускорьте темп научных исследований, используя гибкие компьютерные ресурсы, усовершенствованную аналитику и более эффективное управление жизненным циклом данных.

Примеры из практики

СМОТРЕТЬ ВИДЕО (на английском)

Курсы edX, проводимые экспертами корпорации Майкрософт, помогают руководителям в сфере образования познакомиться со сложностями и возможностями преобразования системы обучения.

ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ НА ОНЛАЙН-КУРСЫ

Приобрести ценные технические навыки и опыт вам помогут онлайн-курсы и практические занятия, предлагаемые программой Microsoft Professional.

ПОДКЛЮЧИТЬ ВАШ КАМПУС

Узнайте об эффективной интеграции технологий в учебную программу и об использовании формата обучения 21-го века.

ПРОЙТИ ОНЛАЙН-КУРС

Microsoft Imagine Academy обеспечивает учащихся всем, что так необходимо для профессионального успеха: техническим образованием, практическими навыками и сертификацией.

Узнать больше

Учащиеся получают Office 365 Education бесплатно, включая Word, Excel, PowerPoint, OneNote и другие программы. Все, что вам нужно, — это адрес электронной почты вашего учебного заведения.

СКАЧАТЬ OFFICE БЕСПЛАТНО

Воспользуйтесь скидками 10% и более на некоторые продукты для студентов, родителей и преподавателей.

Купить

Найдите приложения, которые помогают вовлекать и вдохновлять учащихся.

ОБЗОР ПРИЛОЖЕНИЙ

Источник: https://www.microsoft.com/ru-ru/education/educators/higher-education

Онлайн платформы машинного обучения

Артиков М. Э. Онлайн платформы машинного обучения // Молодой ученый. — 2016. — №12.4. — С. 11-13. — URL https://moluch.ru/archive/116/32168/ (дата обращения: 03.04.2020).



Машинное обучение (МО) — подобласть компьютерной науки, которая занимается такими задачами, как распознавание лиц, распознавание речи, обработка естественного языка, прогнозный анализ, глубокое обучение (глубокие нейронные сети) и многие другие. Для решения таких задач применяются различные инструменты.

Так как существует много инструментов машинного обучения стоит их разделить на платформы и библиотеки. Платформа предоставляет все, что нужно для запуска проекта, в то время как библиотека предоставляет только дискретные возможности. В нынешний день существуют различные инструменты и платформы для решения задач машинного обучения.

Онлайн-платформы могут предоставить все те возможности, которые доступны в инструментах машинного обучения и даже больше, так как разработчиками таких платформ являются лучшие специалисты в этой сфере. Такие платформы предоставляют возможности для завершения проекта машинного обучения от начала до конца.

А именно, анализ данных, подготовка данных, моделирование, оценка и выбор алгоритма.

Целью данной статьи является рассмотрение некоторых онлайн платформ машинного обучения и ознакомление с возможностями этих платформ.

Algorithmia [1] предоставляет платформу на основе облака для разработчиков алгоритмов, чтобы поделиться своей работой, а также для разработчиков приложений, включающих алгоритмы в свои приложения.

Сотни алгоритмов уже доступны для решения большинства возможных задач, в том числе для анализа текстов, компьютерное зрение, графики, машинного обучения и другие.

Расчет стоимости основан на частоте использования алгоритма и времени использования.

Amazon Machine Learning [2] – это сервис, который предоставляет возможности для разработчиков всех уровней квалификации используя технологию машинного обучения.

Amazon Machine Learning предоставляет инструменты визуализации и мастеров, которые ведут вас через процесс создания модели машинного обучения без необходимости изучения сложных алгоритмов и технологийМО.

После того, как модели будут готовы, Amazon Machine Learning позволяет легко получить предсказания для приложения, используя простые API-интерфейсы, без необходимости реализации пользовательского кода.

BigML [3] – это платформа машинного обучения на основе облака с простым в использовании графическим интерфейсом. Она также предоставляет простые механизмы для включения прогнозирующих моделей в приложениях через REST API.

Платформа включает в себя наблюдаемое обучение (для построения прогнозных моделей), обучения без учителя (для понимания поведения), обнаружения аномалий (используется в выявлении случаев мошенничества), средства визуализации данных (разброс-диаграмм и графиков Sunburst) и множество механизмов для изучения данных. Скромное ценообразование делает её привлекательным для среднего и крупного бизнеса, которые хотят преимущества в работе с машинным обучением без больших предварительных затрат и задержек в реализации. BigML является прагматичной, с низкой стоимостью, простой в использовании платформой для построения мощных прогностических моделей.

DataRobot [4] – это сервис машинного обучения на основе облачных вычислений, который выполняет большую часть мелких работ в процессе построения прогнозной модели. Он автоматически ищет лучшие признаки, выбирает наиболее подходящие алгоритмы, тестирует модели и предоставляет API для развертывания модели.

Он берет лучшие алгоритмы из R, Python, Spark, и из других источников, и использует TextMining, обнаружение типа переменной, кодирование, масштабирование, преобразование и автоматическая генерация признаков.

Инфраструктура в широком масштабе мощный для быстрой обработки, и большие данные хорошо поддерживается с сертификатом на ClouderaEnterprise 5.

FICO [5], возможно, имеет самый большой опыт любого поставщика в применении статистических и технологий машинного обучения для бизнес-задач.

Аналитическое Облако FICO охватывает задачи машинного обучения, статистики, оптимизации и бизнес-правил управления, в контексте хорошо управляемой среде.

Он также служит в качестве рынка для разработчиков аналитических решений и пользователей, которые имеют потребность в них.

Источник: https://moluch.ru/archive/116/32168/

Ссылка на основную публикацию