Базовые курсы
Базовые курсы охватывают основы машинного обучения и основные концепции.
Мы рекомендуем принимать их в порядке, указанном ниже.
Ускоренный курс по машинному обучению
Практический курс для изучения важнейших основ машинного обучения.
Новый
Постановка проблемы
Курс, который поможет вам сопоставить реальные проблемы с решениями машинного обучения.
Подготовка данных и проектирование признаков
Введение в подготовку данных для рабочих процессов машинного обучения.
Тестирование и отладка
Стратегии тестирования и отладки моделей и конвейеров машинного обучения.
Изучите продвинутые курсы
Пройдите больше курсов машинного обучения, чтобы улучшить свои знания и навыки.
Продвинутые курсы
Продвинутые курсы обучают инструментам и методам решения различных задач машинного обучения.
Курсы строятся самостоятельно. Возьмите их на основе интересов или проблемной области.
Рекомендательные системы
Системы рекомендаций генерируют персонализированные предложения.
Кластеризация
Кластеризация — ключевая стратегия неконтролируемого машинного обучения для связывания связанных элементов.
Обучение с подкреплением
Знакомство с методами обучения с подкреплением.
Генеративно-состязательные сети
GAN создают новые экземпляры данных, которые напоминают ваши обучающие данные.
Классификация изображений
Это фото кота или собаки?
Справедливость в перспективе API
Практика отладки проблем справедливости.
Качество видео на YouTube
Использование деревьев решений для отличия видео высокого качества от видео низкого качества.
Графический майнинг
Использование как неконтролируемого, так и частично контролируемого обучения для выявления похожих приложений.
Гиды
Наши руководства предлагают простые пошаговые инструкции по решению распространенных проблем машинного обучения с использованием лучших практик.
Правила ОД
Станьте лучшим инженером по машинному обучению, следуя этим рекомендациям по машинному обучению, которые используются в Google.
Руководство «Люди + ИИ»
Это руководство поможет UX-менеджерам, проектировщикам и разработчикам совместно работать над темами и вопросами дизайна ИИ.
Текстовая классификация
В этом подробном руководстве представлено пошаговое руководство по решению задач классификации текста с помощью машинного обучения.
Хороший анализ данных
В этом руководстве описываются приемы, которые опытный аналитик данных использует для оценки огромных наборов данных в задачах машинного обучения.
Пособие по настройке глубокого обучения
В этом руководстве объясняется научный способ оптимизации обучения моделей глубокого обучения.
Глоссарии
Глоссарии определяют термины машинного обучения.