Перейти к основному содержимому
ДомPython

Track

Основы машинного обучения на Python

Обновлено 05.2026
Освойте искусство машинного обучения и станьте экспертом в прогнозировании, распознавании закономерностей и основах глубокого обучения и обучения с подкреплением.
Начать Трек Бесплатно
PythonМашинное обучение
16 ч.
63,534

Создайте бесплатную учетную запись

Продолжить С GoogleПоказать больше вариантов

или

Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, нашу Политику конфиденциальности и соглашаетесь с тем, что ваши данные хранятся в США.

Любим тысячами компаний и их сотрудниками

Group

Обучаете команду?

Попробуйте для бизнеса

Описание трека

Основы машинного обучения на Python

Раскройте потенциал машинного обучения с Python

Погрузитесь в захватывающий мир машинного обучения с Python в этом комплексном треке. Вы начнёте с освоения основ обучения с учителем с помощью популярной библиотеки scikit-learn. Работайте с реальными наборами данных, чтобы создавать мощные предиктивные модели и получить практический опыт решения задач классификации и регрессии.

Изучите методы обучения без учителя

Расширьте свои навыки, научившись выявлять скрытые закономерности и структуры в неразмеченных данных. Используя библиотеки Python scikit-learn и scipy, вы сможете:
  • Кластеризуйте точки данных в отдельные группы
  • Сократите размерность, чтобы визуализировать многомерные наборы данных
  • Извлекать значимые выводы из сложных данных
  • Применяйте обучение без учителя для решения реальных задач

Погрузитесь в глубокое обучение с PyTorch

Откройте для себя возможности нейронных сетей и глубокого обучения, научившись создавать и обучать модели с помощью PyTorch — передового фреймворка для глубокого обучения. С помощью интерактивных упражнений вы создадите свою первую нейронную сеть с нуля, одновременно осваивая ключевые концепции, такие как обратное распространение ошибки и градиентный спуск. Вы также изучите методы оптимизации производительности моделей с помощью настройки гиперпараметров и применения глубокого обучения к таким задачам, как классификация изображений и анализ тональности.

Изучите основы обучения с подкреплением

Завершите свой путь в машинном обучении, изучив увлекательную область обучения с подкреплением. Используя библиотеку Gymnasium в Python, вы узнаете, как интеллектуальные агенты могут обучаться оптимальному поведению методом проб и ошибок. Получите практический опыт:
  • Формулирование задач обучения с подкреплением
  • Реализация классических алгоритмов, таких как Q-learning и policy gradients
  • Обучение агентов решению сложных сред
  • Применение обучения с подкреплением к реальным сценариям, таким как игры и робототехника

Зачем изучать машинное обучение с Python?

Python стал основным языком для машинного обучения благодаря своей простоте, универсальности и обширной экосистеме мощных библиотек. Изучая машинное обучение с Python, вы получите инструменты и навыки, необходимые для решения разнообразных задач в разных отраслях — от здравоохранения и финансов до маркетинга и автономных систем.

Начните карьеру в машинном обучении

Если вы стремитесь стать инженером по машинному обучению, специалистом по данным или исследователем ИИ, этот трек станет идеальной отправной точкой. Завершив курсы и проекты, вы получите прочную основу в машинном обучении и портфолио практических примеров, чтобы продемонстрировать свои навыки. Сделайте первый шаг к захватывающей и перспективной карьере в этой быстрорастущей области.

Предварительные требования

Для этого трека нет никаких предварительных требований

  • Course

    1

    Supervised Learning with scikit-learn

    Grow your machine learning skills with scikit-learn in Python. Use real-world datasets in this interactive course and learn how to make powerful predictions!

  • Project

    бонус

    Predictive Modeling for Agriculture

    Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.

  • Course

    3

    Unsupervised Learning in Python

    Learn how to cluster, transform, visualize, and extract insights from unlabeled datasets using scikit-learn and scipy.

Основы машинного обучения на Python
4 Courses
Трек
завершён

Получите Сертификат о завершении обучения

Добавьте этот сертификат в свой профиль LinkedIn, резюме или CV
Поделитесь этим в социальных сетях и в своей оценке эффективностиЗаписаться Сейчас

Присоединяйтесь к 19 миллионам учащихся и начните Основы машинного обучения на Python уже сегодня!

Создайте бесплатную учетную запись

Продолжить С GoogleПоказать больше вариантов

или

Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, нашу Политику конфиденциальности и соглашаетесь с тем, что ваши данные хранятся в США.

Развивайте свои навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств.

Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.