Машинное обучение на Python и Keras

0/5 ·
Создан: 2 ноября 2017 г. Обновлён: 23 марта 2026 г.

Машинное обучение больше не требует глубокого погружения в сложную математику — здесь вы освоите его через визуальные анимации и практическую реализацию моделей на Python. В основе обучения лежит работа с библиотекой Keras и дистрибутивом Anaconda, что позволяет сразу перейти к решению прикладных задач без предварительной подготовки в программировании или статистике.

Ключевые особенности:

  • Визуальное обучение: лекции построены на анимированных досках, которые помогают быстрее запоминать архитектуру моделей, чем традиционные теоретические видео.
  • Практический стек: вы научитесь реализовывать алгоритмы регрессии, классификации и кластеризации, а также строить нейронные сети (ANN, CNN, RNN) в среде Python.
  • Инструментарий: разбор инструментов от классического метода наименьших квадратов до современных алгоритмов случайных лесов и глубокого обучения.
  • Карьерный буст: изучение Deep Learning через Keras делает ваши навыки более востребованными на рынке труда.

В результате вы будете самостоятельно реализовывать модели машинного обучения для анализа данных, классификации и прогнозирования, владея всеми необходимыми библиотеками Python.

0 · 0 отзывов

Отзывов пока нет. Будьте первым!

Ещё интересные курсы

Машинное обучение с Python и Big Data Можно купить
200 ₽ 9 000 ₽ −98%

Машинное обучение с Python и Big Data

Udemy
D
Можно купить
3 088 ₽ 180 000 ₽ −98%

Data Scientist

Нетология
М
Можно купить
102 ₽ 959 ₽ −89%

Машинное обучение: регрессия и предсказание данных на Python

ITtensive
В
Можно купить
512 ₽ 9 900 ₽ −95%

Введение в искусственный интеллект

Дмитрий Романов
Hands-On Computer Vision with OpenCV 4, Keras & TensorFlow 2 Можно купить
350 ₽ 800 ₽ −56%

Hands-On Computer Vision with OpenCV 4, Keras & TensorFlow 2

Rajeev Ratan
П
Можно купить
198 ₽ 899 ₽ −78%

Программирование на Python 3. От новичка до профессионального мастера

Ryan Ahmed, Kirill Eremenko
С
Можно купить
134 ₽ 1 000 ₽ −87%

Системы, основанные на знаниях

Роман Душкин
Хардкорный Machine Learning. Блок: Динамическое ценообразование (обновленный 2024) Сбор взносов
3 068 ₽ 60 000 ₽ −95%

Хардкорный Machine Learning. Блок: Динамическое ценообразование (обновленный 2024)

Ирина Евстратенко