About this Course

145,398 recent views

Learner Career Outcomes

41%

started a new career after completing these courses

48%

got a tangible career benefit from this course

30%

got a pay increase or promotion

100% online

Start instantly and learn at your own schedule.

Flexible deadlines

Reset deadlines in accordance to your schedule.

Approx. 35 hours to complete

Suggested: 7 недель исследования, 3-5 часов / неделю...

Russian

Subtitles: Russian

Skills you will gain

Python ProgrammingMachine Learning (ML) AlgorithmsMachine LearningPandas

Learner Career Outcomes

41%

started a new career after completing these courses

48%

got a tangible career benefit from this course

30%

got a pay increase or promotion

100% online

Start instantly and learn at your own schedule.

Flexible deadlines

Reset deadlines in accordance to your schedule.

Approx. 35 hours to complete

Suggested: 7 недель исследования, 3-5 часов / неделю...

Russian

Subtitles: Russian

Syllabus - What you will learn from this course

Content RatingThumbs Up93%(39,078 ratings)Info
Week
1

Week 1

5 hours to complete

Знакомство с анализом данных и машинным обучением

5 hours to complete
5 videos (Total 57 min), 4 readings, 2 quizzes
5 videos
Формальная постановка задачи машинного обучения14m
Примеры применения машинного обучения — 110m
Примеры применения машинного обучения — 213m
Проблема переобучения. Методология решения задач машинного обучения.15m
4 readings
Приветствие и вводная информация10m
FAQ10m
Python для анализа данных10m
Работа с векторами и матрицами в NumPy10m
1 practice exercise
Основные понятия машинного обучения8m
4 hours to complete

Логические методы классификации

4 hours to complete
4 videos (Total 35 min)
4 videos
Алгоритм построения решающего дерева6m
Обработка пропусков. Достоинства и недостатки решающих деревьев.8m
Способы устранения недостатков решающих деревьев12m
1 practice exercise
Решающие деревья4m
Week
2

Week 2

7 hours to complete

Метрические методы классификации

7 hours to complete
4 videos (Total 34 min)
4 videos
Метод окна Парзена8m
Метрические методы классификации в задаче восстановления регрессии9m
Обнаружение выбросов6m
1 practice exercise
Метрические методы4m
4 hours to complete

Линейные методы классификации

4 hours to complete
5 videos (Total 31 min)
5 videos
Градиентные методы численной минимизации и алгоритм SG5m
Алгоритм SAG3m
Метод стохастического градиента. Достоинства и недостатки.10m
Проблема переобучения5m
1 practice exercise
Линейные методы и градиентный спуск6m
Week
3

Week 3

10 hours to complete

Метод опорных векторов и логистическая регрессия

10 hours to complete
5 videos (Total 38 min)
5 videos
Метод опорных векторов. Обобщение для нелинейного случая8m
Логистическая регрессия6m
Пример применения логистической регрессии5m
Регуляризованная логистическая регрессия2m
2 practice exercises
Особенности метода опорных векторов6m
Логистическая регрессия4m
4 hours to complete

Метрики качества классификации

4 hours to complete
3 videos (Total 31 min)
3 videos
Метрики качества классификации — 212m
Многоклассовая классификация7m
1 practice exercise
Метрики качества классификации6m
Week
4

Week 4

3 hours to complete

Линейная регрессия

3 hours to complete
3 videos (Total 23 min)
3 hours to complete

Понижение размерности и метод главных компонент

3 hours to complete
1 video (Total 14 min)
4.6
405 ReviewsChevron Right

Top reviews from Введение в машинное обучение

By AAJun 15th 2016

Хороший курс без лишнего. Некоторые методы, предлагаемые в заданиях не оптимальны с точки зрения затрат ресурсов компьютера и времени программиста, но, надеюсь, с новыми сессиями будет развитие курса.

By ALSep 25th 2018

Понравилось отсутствие "разжевывания" материала, короткие и информативные видео-лекции, довольно интересные задания. Курс дал начальное понимание основных принципов и направлений в ML.

Instructors

Instructor rating4.73/5 (29 Ratings)Info
Image of instructor, Константин Вячеславович Воронцов

Константин Вячеславович Воронцов 

Профессор
Факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ, Школа анализа данных Яндекса
85,809 Learners
1 Course
Image of instructor, Evgeny Sokolov

Evgeny Sokolov 

Senior Lecturer
HSE Faculty of Computer Science
139,064 Learners
2 Courses

Offered by

National Research University Higher School of Economics logo

National Research University Higher School of Economics

Yandex School of Data Analysis logo

Yandex School of Data Analysis

Frequently Asked Questions

  • Once you enroll for a Certificate, you’ll have access to all videos, quizzes, and programming assignments (if applicable). Peer review assignments can only be submitted and reviewed once your session has begun. If you choose to explore the course without purchasing, you may not be able to access certain assignments.

  • When you purchase a Certificate you get access to all course materials, including graded assignments. Upon completing the course, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.

More questions? Visit the Learner Help Center.