Благодаря этому Университетскому курсу, основанному на Relearning, вы будете использовать самые инновационные методы машинного обучения и добычи данных для решения реальных проблем” 

Машинное обучение и добыча данных являются двумя областями, которые постоянно развиваются и пользуются большим спросом в различных отраслях. Научное сообщество часто проводит исследования, которые приводят к появлению новых методов или инструментов для оптимизации интеллектуальных алгоритмов. Это позволяет достичь прогресса в таких областях, как здравоохранение, где эти механизмы используются для интерпретации медицинских изображений, раннего выявления патологий и персонализации терапевтического лечения. В связи с этим специалистам в области искусственного интеллекта необходимо постоянно повышать уровень своих знаний, чтобы предоставлять своим клиентам самые лучшие услуги. В то же время им необходимо приобретать практические навыки для правильной обработки данных и оценки моделей.  

В связи с этим TECH проводит Университетский курс по машинному обучению и добыче данных для специалистов, желающих расширить свои карьерные горизонты. Программа курса, разработанная экспертами в этой области, охватывает широкий спектр вопросов, начиная с процессов обнаружения знаний и заканчивая предварительной обработкой данных. Это позволит студентам овладеть передовыми методами классификации экземпляров информации по определенным признакам. Кроме того, в рамках программы будет рассмотрено функционирование нейронных сетей, учитывая их важность для выполнения алгоритмов, решающих конкретные задачи на основе данных. С другой стороны, дидактическое содержание будет сосредоточено на обработке естественного языка, так что студенты смогут воспользоваться преимуществами описательного анализа и создания корпусов данных.  

Эта университетская программа даст студентам надежные навыки, которые они смогут сразу же применить в своей повседневной практике и преодолеть трудности, возникающие в процессе работы. Все это благодаря поддержке высококлассного преподавательского состава, а также инновационной методологии TECH: Relearning. Эта система обучения основана на повторении ключевых понятий, что обеспечивает оптимальное, постепенное и естественное усвоение знаний студентами. 

Вы освоите алгоритмы обратного распространения ошибки благодаря 180 часам лучшего цифрового обучения” 

Данный Университетский курс в области машинного обучения и добычи данных содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор более 100 смоделированных сценариев, представленных экспертами в области машинного обучения и добычи данных
• Графическое, схематичное и исключительно практичное содержание курса призвано предоставить научную и практическую информацию о машинном обучении и добыче данных
• Новости о последних достижениях в области машинного обучения и добычи данных
• Практические упражнения, в которых процесс самооценивания может быть использован для улучшения эффективности обучения
• Интерактивная система обучения на основе кейс-метода и его применение в реальной практике
• Все вышеперечисленное дополнят теоретические занятия, вопросы к эксперту, дискуссионные форумы по спорным вопросам и индивидуальная работа по закреплению материала
• Доступ к учебным материалам с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет

Вы углубитесь в регрессию и модели непрерывного отклика для прогнозирования поведения непрерывных переменных в зависимости от других объясняющих переменных”

В преподавательский состав программы входят профессиональные эксперты в данной области, которые привносят в обучение свой профессиональный опыт, а также признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов.  

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит специалисту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т.е. в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях.

Структура этой программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого специалист должен попытаться разрешать различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. В этом специалистам поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными экспертами.

Вы пополните свои ежедневные процедуры самыми инновационными методиками в области процессов обнаружения знаний"

Вы достигнете своих целей с помощью дидактических инструментов TECH, включая интерактивные конспекты и специализированные чтения"

Данный Университетский курс по машинному обучению и добыче данных даст студентам основательное образование в этих областях науки о данных, которые необходимы в современный информационный век. В рамках учебного плана студенты изучат вопросы исследования и предварительной обработки данных, чтобы построить эффективные прогностические модели. Кроме того, в учебных материалах будут представлены современные методы оценки классификаторов, чтобы студенты могли измерять эффективность моделей и диагностировать потенциальные проблемы. В ходе обучения также будет рассмотрена стратегия кластеризации для достижения кластеризации немаркированных объектов. 

Университетская программа содержит тематические исследования, которые расширят ваши компетенции в области исследования и предварительной обработки данных” 

Модуль 1. Машинное обучение и добыча данных

1.1. Введение в процессы обнаружения знаний и основные концепции машинного обучения 

1.1.1. Ключевые понятия процесса обнаружения знаний 
1.1.2. Исторический взгляд процесса обнаружения знаний 
1.1.3. Этапы процесса обнаружения знаний 
1.1.4. Методы, используемые в процессах обнаружения знаний 
1.1.5. Характеристики хороших моделей машинного обучения 
1.1.6. Типы информации машинного обучения 
1.1.7. Основные концепции обучения 
1.1.8. Основные концепции обучения без контроля 

1.2. Исследование и предварительная обработка данных 

1.2.1. Обработка данных 
1.2.2. Обработка данных в потоке анализа данных 
1.2.3. Типы данных 
1.2.4. Преобразование данных 
1.2.5. Визуализация и исследование непрерывных переменных 
1.2.6. Визуализация и исследование категориальных переменных 
1.2.7. Корреляционные меры 
1.2.8. Наиболее распространенные графические представления 
1.2.9. Введение в многомерный анализ и снижение размерности 

1.3. Деревья решений 

1.3.1. Алгоритм ID3 
1.3.2. Алгоритм C4.5
1.3.3. Перегрузка и обрезка 
1.3.4. Анализ результатов 

1.4. Оценка классификаторов 

1.4.1. Матрицы путаницы 
1.4.2. Матрицы численной оценки 
1.4.3. Kappa-статистика 
1.4.4. ROC-кривая 

1.5. Правила классификации 

1.5.1. Меры по оценке правил 
1.5.2. Введение в графическое представление 
1.5.3. Алгоритм последовательного оверлея 

1.6. Нейронные сети 

1.6.1. Основные понятия 
1.6.2. Простые нейронные сети 
1.6.3. Алгоритм обратного распространения ошибки 
1.6.4. Введение в рекуррентные нейронные сети 

1.7. Байесовские методы 

1.7.1. Основные понятия вероятности 
1.7.2. Теорема Байеса 
1.7.3. Наивный Байес 
1.7.4. Введение в байесовские сети 

1.8. Регрессия и модели непрерывного отклика 

1.8.1. Простая линейная регрессия 
1.8.2. Множественная линейная регрессия 
1.8.3. Логистическая регрессия 
1.8.4. Деревья регрессии 
1.8.5. Введение в машины опорных векторов (SVM) 
1.8.6. Меры соответствия 

1.9. Кластеризация 

1.9.1. Основные понятия 
1.9.2. Иерархическая кластеризация 
1.9.3. Вероятностные методы 
1.9.4. Алгоритм EM 
1.9.5. Метод скоростной сборки кубика Рубика 
1.9.6. Неявные методы 

1.10. Интеллектуальный анализ текста и обработка естественного языка (NLP) 

1.10.1. Основные понятия 
1.10.2. Создание корпуса 
1.10.3. Описательный анализ 
1.10.4. Введение в анализ чувств  

Воспользуйтесь возможностью узнать о последних достижениях в этой области и применить их в своей повседневной практике"