Насколько важна математика в машинном обучении, и можно ли попробовать что-то делать в ML, не имея хорошего математического бэкграунда?
Математика необходима, именно она является основой и базой, с которой начинается машинное обучение. Однако, вспоминая как в студенческие годы было очень сложно выполнять лабораторные работы и сдавать экзамены по математике, многие боятся совершить свои первые шаги в машинном обучении.
EcoAcademy ломает стереотип о том, что математика сложная и тяжелая наука!
Наш курс отличается тем, что он не «перегружен» чисто техническим математическим аппаратом. Наши специалисты, создавая его, сделали акцент на смысловую практическую часть. В данном курсе вы откроете для себя многие прикладные нюансы теории вероятностей и статистики, а также поближе познакомитесь с методами регрессии и классификации, которые используются в Машинном обучении.
Прохождение этого курса станет для вас легким стартом в освоении ML. Вы сможете применить полученные знания при решении задач практически любого направления.
Вместе с EcoAcademy вы сможете:
— Преодолеть барьеры в математике;
— Открыть для себя более широкий выбор проектов и компаний, в которых можно себя проявить;
— Реализовать проекты, связанные с прогнозами и моделированием;
— Придумать нетривиальные решения для текущих задач и разобраться в сложных программных алгоритмах;
— Получить навыки работы с расчетами и формулами для аналитики;
— Найти применения различным способам анализа данных в научной деятельности.
Форма обучения
EcoAcademy использует новый подход в обучении - Pay as You Learn.
Мы создали такую систему обучения, которая дает слушателям возможность составить индивидуальную программу обучения.
Pay as You Learn – максимально гибкая система, вы можете выбирать только те курсы и темы, которые интересны именно вам, не оплачивая тот материал, который вам уже знаком.
Курс Математическая база для Машинного обучения можно пройти как очно в учебном классе с преподавателем, так и онлайн, в формате веб-конференции.
Общая продолжительность курса составляет – 20 часов
— Аудиторные занятия с преподавателем - 10 часов
— Самостоятельная работа – 10 часов
Преподаватель курса
Татьяна Кабанова
Кандидат физико-математических наук, доцент кафедры теории вероятностей и математической статистики, заместитель директора Института прикладной математики и компьютерных наук Томского государственного университета. Татьяна имеет шестнадцатилетний практический и преподавательский опыт.