説明
機械学習は私たちの周りの世界を変えています。 成功するためには、機械学習でどのような問題を解決できるか、またどのように解決できるかを理解する必要があります。 どこから始めればいいかわからない？ 答えはボタンXNUMXつです。
このコースでは、次のことを行います。
–機械学習で解決できる実際的な問題を特定する
– Spark MLLibを使用して線形モデルを構築、調整、適用します
–テキスト処理の方法を理解する
–決定木を適合させ、アンサンブル学習でそれらを後押しします
–独自のレコメンダーシステムを構築します。
実用的な割り当てとして、
–分類および回帰タスクの線形モデルを構築して適用します。
–テキストの操作方法を学びます。
–意思決定ツリーを自動的に構築し、アンサンブル学習でパフォーマンスを向上させます。
–最後に、独自のレコメンダーシステムを構築します。
これらのスキルがあれば、実際の機械学習タスクの多くに取り組むことができます。
私たちはツールを提供し、アプリケーションの場所を選択して、このマシンの世界をよりインテリジェントにします。
おかげで：
–プロジェクトの最初のレビュー担当者であり、BigDataチームの半分のスーパーバイザーおよびメンターであったMIPTのAPT部門のMikhailRoytberg教授。 彼は、このショーを路上で実現するのを手伝った人でした。
– Oleg Sukhoroslov（PhD、IITP RASの主任研究員）。2008年からMapReduce、Hadoop、および友人を教えています。現在、彼はインフラストラクチャチームを率いています。
– Oleg Ivchenko（PhD学生APT学部、MIPT）、Pavel Akhtyamov（APT学部、MIPT修士課程学生）、Vladimir Kuznetsov（PG Demidov Yaroslavl State Universityのアシスタント）、このコースでの実践的な課題。
– Asya Roitberg、Eugene Baulin、MarinaSudarikova。 これらの人々は、あなたの学習体験を生産的でスムーズでエキサイティングなものにするために、このコースを昼夜を問わずベビーシッターで眠ることはありません。
価格：無料で登録！
言語： 英語
字幕: 英語