Основы ML на русском · на русском
Обзор курса Тимура Казанцева
Короткое введение на русском для понимания терминов и первых примеров. Не курс по актуальным чат-ботам и не обещание профессии: разбираем, какую задачу он решает и чего от него не стоит ждать.
RusUdemyПомогаем оформить выбранный курс в личном аккаунте Udemy — без общих аккаунтов и предоплаты.Подробнее
Основы ML на русскомТимур Казанцев · русский язык · обновление октябрь 2024
Тем, кто путает машинное обучение, нейросети и чат-боты и хочет разобраться в основах.
Программирование вводится с основ. Для самостоятельного продолжения потребуется дополнительная практика Python.
Небольшие примеры классификации, регрессии и знакомства с нейронными сетями.
Обновление — октябрь 2024. Примеры окружения могут потребовать адаптации; актуальные Claude, Cursor и агентные SDK здесь не являются целью.
Если слова «классификация», «обучение» и «нейросеть» пока сливаются в одно, полезно сначала получить общую карту. Короткий курс позволяет проверить интерес к технической стороне направления без длинного обязательства. Но после него нужно отдельно закреплять Python, учиться работать с данными и проверять модели. Дата обновления здесь особенно важна для установки библиотек; базовые понятия и конкретные команды стареют с разной скоростью.
Запишите три примера: предсказать число, определить категорию и найти похожие объекты без готовых меток. Объясните различия обычными словами. Это редакционное упражнение на понимание постановки задачи, а не экзамен из курса.
Придумайте таблицу для прогнозирования результата и добавьте столбец, который становится известен только после события. Объясните, почему он делает учебную проверку обманчиво успешной. Такой вопрос полезнее запоминания названия очередного алгоритма.
После знакомства с Python поменяйте входные значения в небольшом примере и заранее предположите результат. Если программа перестала работать, зафиксируйте сообщение и найдите минимальное изменение, которое вызвало ошибку.
Выберите открытую учебную таблицу и сформулируйте один проверяемый вопрос. Отделите данные, которые уже есть, от тех, которые пришлось бы собрать. Если ответ получается простым подсчётом, объясните, почему модель пока не нужна.
Небольшой объём помогает сориентироваться, но не заменяет длительную практику. Оцените, нужен ли вам обзор терминов или уже полноценный проектный курс.
На дату проверки в карточке Udemy: 10 разделов, 31 лекция, 3 ч 19 мин видео. Это объём записей, а не срок освоения навыков. Самостоятельная практика потребует дополнительного времени; темы ниже сгруппированы редакцией, точное оглавление опубликовано на Udemy.
Выберите один небольшой датасет и сформулируйте вопрос к нему. Умение поставить проверяемую задачу станет хорошим мостом от терминов к практике.
Различия AI, ML и глубокого обучения
Обучение с учителем и без учителя
Регрессия и классификация
Кластеризация и ансамбли
Основы Python
Первые примеры нейронных сетей
Когда вы нашли подходящую программуПришлите ссылку на AI, машинное обучение и Python. Уточним стоимость и поможем оформить выбранный курс в вашем личном аккаунте Udemy. Доступ к сторонним AI-сервисам и API не входит в покупку видеокурса.
Курс появляется в вашей личной библиотеке на Udemy. Никаких пиратских копий, общих аккаунтов или «серых» схем.
Вы оплачиваете покупку только после того, как курс появился в вашем аккаунте Udemy.
Обычно от первого сообщения до появления курса в аккаунте проходит около 10 минут.
В Telegram отвечает живой человек: можно задать вопрос и получить качественную поддержку по покупке.
Сначала согласуем условия. Общих аккаунтов и предоплаты нет.
Опыт работы с сервисом
