Машинное обучение (ML) — это область искусственного интеллекта, которая занимается разработкой алгоритмов, которые могут учиться на данных без явного программирования. ML используется во многих различных областях, включая здравоохранение, финансы, розничную торговлю и логистику.

Если вы хотите узнать больше о машинном обучении, но не хотите тратить деньги на обучение, то у вас есть много возможностей. Существует множество бесплатных курсов машинного обучения на русском языке, которые предлагают сертификаты по окончании.

В этом посте мы рассмотрим 70 бесплатных курсов машинного обучения на русском языке (+ английские обучающие программы от топовых университетов мира) с выдачей сертификата. Мы рассмотрим различные темы, включая основы машинного обучения, алгоритмы машинного обучения, библиотеки машинного обучения и применение машинного обучения в различных областях.

Мы надеемся, что этот пост поможет вам найти подходящий бесплатный курс машинного обучения, который поможет вам начать обучение.

Получить образование в сфере машинного обучения на русском языке можно попробовав записаться на курсы следующих онлайн школ.

Название курса Школа Срок обучения Цена Рейтинг
Machine Learning с нуля до Junior Skillbox 9 мес. Смотреть на сайте 5,0
Профессия Machine Learning Engineer Skillbox 12 мес. Смотреть на сайте 5,0
Машинное обучение Нетология 10 мес. Смотреть на сайте 4,8
Курс Machine Learning и Deep Learning SkillFactory 4 мес. Смотреть на сайте 4,8
Machine Learning OTUS 12 мес. Смотреть на сайте 4,6
1

Напишите первую модель машинного обучения за 3 дня от Skillbox

Лидер категории
курсов машинного обучения

Описание курса:

Этот интенсивный курс от Skillbox предназначен для тех, кто хочет освоить основы создания моделей машинного обучения. Программа курса включает занятия по программированию на Python, работе с библиотеками Matplotlib и Scikit-Learn, а также созданию собственного проекта.

Кому подойдет интенсив:

  1. Для новичков:

    • Ознакомление с базовыми принципами программирования на Python
    • Работа с графическими и аналитическими библиотеками
    • Создание первого проекта по машинному обучению
  2. Для аналитиков:

    • Изучение методов оценки качества моделей машинного обучения
    • Работа с данными Центрального Банка РФ
    • Разработка проекта, способного укрепить портфолио
  3. Для начинающих программистов:

    • Расширение навыков в программировании
    • Освоение методов выгрузки и визуализации данных
    • Обучение навыкам обучения моделей

Преимущества после завершения курса:

Курс даст вам практические знания и навыки в области машинного обучения, что будет полезно для дальнейшей карьеры в сфере Data Science и программирования. Вы получите опыт работы с реальными данными и разработки собственных проектов, что укрепит ваше портфолио и повысит ваши шансы на успех в данной области.

Изучить курс
2

Machine Learning Crash Course with TensorFlow APIs от Google Developers

2 Machine Learning Crash Course with TensorFlow APIs от Google Developers

О чем учебная программа:

Эта серия уроков от команды Google Developers посвящена машинному обучению. Обучающий материал включает в себя множество видеолекций, практических примеров и онлайн-заданий для углубленного изучения машинного обучения и работы с TensorFlow APIs.

Доступность и языковые особенности:

  • Программа представлена на английском языке, но возможен перевод страницы в браузере для более комфортного изучения материала.

Особенности обучения:

  • Комплексный подход к обучению машинному обучению
  • Практические примеры и задания для закрепления теоретических знаний
  • Использование TensorFlow, одной из ведущих библиотек в области машинного обучения

Преимущества обучения:

По завершении обучения у вас будут фундаментальные знания и практические навыки в области машинного обучения. Это поможет в развитии карьеры в сфере Data Science и ИИ. Вы сможете применять полученные знания для решения реальных задач, связанных с обработкой данных и созданием интеллектуальных систем.

Изучить курс
3

The Top 5 Machine Learning Libraries in Python от Udemy

The Top 5 Machine Learning Libraries in Python от Udemy

Основная тематика:

В этой программе обучения представлены лучшие библиотеки Python, широко используемые в машинном обучении для создания прогностических моделей. Подробно разбираются примеры применения этих библиотек в реальных проектах.

Языковые особенности:

  • Все видеолекции проводятся на английском языке.

Польза обучения:

Вы познакомитесь с основными инструментами Python в области машинного обучения, что позволит вам эффективно строить и улучшать прогностические модели. Знание этих библиотек является ключевым для специалистов, работающих с данными и искусственным интеллектом.

Преимущества после завершения:

Вы приобретете глубокие знания о ведущих инструментах Python в машинном обучении, что значительно усилит вашу профессиональную квалификацию. Эти навыки помогут вам в разработке сложных аналитических моделей и увеличат ваши шансы на успех в карьере Data Science.

Изучить курс
4

Основы искусственного интеллекта от 4Brain

курсов машинного обучения

Суть программы:

Программа занятий охватывает фундаментальные принципы искусственного интеллекта. Курс представляет основы ИИ, включая базовые инструменты и технологии, которые наиболее часто используются специалистами в этой сфере.

Чему учат:

  • Основам искусственного интеллекта
  • Инструментам, которые применяются для создания ИИ-систем
  • Обзору технологий, активно используемых в индустрии ИИ

Формат обучения:

Курс представлен в компактном и доступном формате, что делает его подходящим как для начинающих, так и для тех, кто хочет углубить свои знания.

Преимущества курса:

После завершения этой программы вы получите базовое понимание принципов искусственного интеллекта, что является важным шагом на пути к освоению этой перспективной области. Навыки и знания, полученные в ходе обучения, станут отличным фундаментом для дальнейшего изучения более сложных аспектов ИИ.

Изучить курс
5

Машинное обучение от Stepik

5 Машинное обучение от Stepik

Описание программы обучения:

Эти онлайн-курсы предлагаются образовательной платформой Stepik и посвящены основам машинного обучения. Программа предназначена для всех, кто стремится понять и освоить основные концепции и инструменты, используемые в машинном обучении.

Основные темы и навыки:

  • Изучение базовых принципов машинного обучения
  • Ознакомление с ключевыми инструментами для анализа и создания моделей ИИ
  • Практические упражнения для применения полученных знаний

Формат курса:

  • Бесплатный доступ к обучающим материалам
  • Онлайн-формат, позволяющий учиться в удобном для слушателя темпе

Польза для учащихся:

  • Получение знаний о машинном обучении, которые могут быть применены в реальных проектах и исследованиях
  • Углубленное понимание технологий искусственного интеллекта
  • Развитие навыков анализа и создания алгоритмов ИИ

Подходит для:

Любого, кто интересуется машинным обучением, будь то начинающий специалист, студент или профессионал, желающий обновить и систематизировать свои знания в этой области.

Изучить курс
6

Искусственный интеллект и машинное обучение от Stepik

курсов машинного обучения

Контент программы:

Эта программа представляет собой коллекцию материалов для основного курса по искусственному интеллекту и машинному обучению. Включает в себя 47 видеоуроков, которые покрывают широкий спектр тем в данной области.

Доступность материалов:

  • Все учебные материалы доступны бесплатно
  • Последнее обновление контента было произведено в марте 2022 года

Формат обучения:

  • Гибкий онлайн-формат, позволяющий изучать материалы в удобное для слушателя время

Чему учат:

  • Основным концепциям и техникам в области искусственного интеллекта и машинного обучения
  • Практическому применению теоретических знаний в реальных проектах

Польза для учащихся:

  • Обширное и глубокое понимание искусственного интеллекта и машинного обучения
  • Возможность применять знания в практической деятельности
  • Развитие навыков, необходимых для работы в современной сфере ИИ и Data Science

Подходит для:

Любого, кто заинтересован в изучении искусственного интеллекта и машинного обучения, независимо от уровня предварительной подготовки. Отлично подойдет как для начинающих, так и для тех, кто хочет систематизировать и углубить свои знания в этой области.

Изучить курс
7

Supervised Machine Learning: Regression and Classification от Coursera

курсов машинного обучения

Этот курс является частью популярного сборника бесплатных курсов по машинному обучению от Coursera. В нём вы научитесь создавать модели машинного обучения на языке Python, использовать популярные библиотеки NumPy/Scikit-learn, внедрять задачи прогнозирования.

Целевая аудитория

Курс предназначен для начинающих специалистов в области машинного обучения, а также для всех, кто хочет освоить основы этого направления.

Что вы узнаете

В ходе курса вы познакомитесь с основными понятиями и методами supervised machine learning, такими как:

  • Линейная регрессия
  • Логистическая регрессия
  • Решение задач классификации
  • Использование библиотек NumPy/Scikit-learn
  • Внедрение задач прогнозирования

Как проходит курс

Курс состоит из 6 модулей. Каждый модуль включает в себя видеолекции, практические задания и тесты.

Видеолекции

Видеолекции содержат обзор основных тем модуля, а также примеры реализации методов supervised machine learning на практике.

Практические задания

Практические задания помогут вам закрепить полученные знания и навыки. В заданиях вам будет предложено реализовать методы supervised machine learning на реальных данных.

Тесты

Тесты помогут вам проверить свои знания и навыки.

Преимущества курса

  • Курс является бесплатным и доступным для всех желающих.
  • Курс ориентирован на практическое применение методов supervised machine learning.
  • В курсе используются популярные библиотеки Python для машинного обучения.
Изучить курс
8

Machine Learning Foundations: A Case Study Approach от Coursera

курсов машинного обучения

Этот курс от Университета Вашингтона в Сиэтле знакомит с основами машинного обучения (ML) с помощью практических тематических исследований. Вы узнаете, как использовать ML для решения реальных бизнес-задач, таких как прогнозирование, классификация, рекомендации и обнаружение аномалий.

Целевая аудитория

Курс предназначен для начинающих специалистов в области машинного обучения, а также для всех, кто хочет освоить основы этого направления.

Что вы узнаете

В ходе курса вы познакомитесь с основными понятиями и методами ML, такими как:

  • Регрессия
  • Классификация
  • Deep Learning
  • Системы рекомендаций

Вы также научитесь:

  • Оценить качество моделей ML
  • Использовать данные для обучения моделей ML
  • Внедрять модели ML в реальном мире

Как проходит курс

Курс состоит из 7 модулей. Каждый модуль включает в себя видеолекции, практические задания и тесты.

Видеолекции

Видеолекции содержат обзор основных тем модуля, а также примеры реализации методов ML на практике.

Практические задания

Практические задания помогут вам закрепить полученные знания и навыки. В заданиях вам будет предложено реализовать методы ML на реальных данных.

Тесты

Тесты помогут вам проверить свои знания и навыки.

Преимущества курса

  • Курс ориентирован на практическое применение методов ML.
  • В курсе используются реальные данные и бизнес-задачи.
  • Курс предоставляет возможность получить сертификат от Университета Вашингтона в Сиэтле.
Изучить курс

60 бесплатных курсов по Machine Learning от ведущих университетов мира (на английском языке)

  • Machine Learning от Stanford University
  • Machine Learning Foundations: A Case Study Approach от University of Washington
  • CS188.1x: Artificial Intelligence от University of California, Berkeley
  • Practical Machine Learning от Johns Hopkins University
  • Introduction to Artificial Intelligence от Stanford University
  • Artificial Intelligence for Robotics от Stanford University
  • Introduction to Machine Learning Course от Stanford University
  • Machine Learning: Regression от University of Washington
  • Probabilistic Graphical Models 1: Representation от Stanford University
  • Neural Networks and Deep Learning от deeplearning.ai
  • Machine Learning for Data Science and Analytics от Columbia University
  • Machine Learning With Big Data от University of California, San Diego
  • Artificial Intelligence (AI) от Columbia University
  • Machine Learning от Columbia University
  • Learning от Data (Introductory Machine Learning course) от California Institute of Technology
  • Mathematics for Machine Learning: Multivariate Calculus от Imperial College London
  • Reinforcement Learning от Brown University
  • Machine Learning: Classification от University of Washington
  • Convolutional Neural Networks от deeplearning.ai
  • Guided Tour of Machine Learning in Finance от New York University (NYU)
  • Introduction to Computer Vision от Georgia Institute of Technology
  • Machine Learning от Georgia Institute of Technology
  • Applied Machine Learning in Python от University of Michigan
  • Machine Learning: Clustering & Retrieval от University of Washington
  • Sequence Models от deeplearning.ai
  • Structuring Machine Learning Projects от deeplearning.ai
  • Probabilistic Graphical Models 2: Inference от Stanford University
  • Autonomous Mobile Robots от ETH Zurich
  • Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization от deeplearning.ai
  • Machine Learning: Unsupervised Learning от Brown University
  • Machine Learning Fundamentals от University of California, San Diego
  • Practical Predictive Analytics: Models and Methods от University of Washington
  • Mathematics for Machine Learning: PCA от Imperial College London
  • Robotics: Perception от University of Pennsylvania
  • Knowledge-Based AI: Cognitive Systems от Georgia Institute of Technology
  • Reinforcement Learning in Finance от New York University (NYU)
  • 6.S094: Deep Learning for Self-Driving Cars от Massachusetts Institute of Technology
  • 6.S191: Introduction to Deep Learning от Massachusetts Institute of Technology
  • Applied Text Mining in Python от University of Michigan
  • Overview of Advanced Methods of Reinforcement Learning in Finance от New York University (NYU)
  • Fundamentals of Machine Learning in Finance от New York University (NYU)
  • Deep Learning for Natural Language Processing от University of Oxford
  • Introduction to Self-Driving Cars от University of Toronto
  • State Estimation and Localization for Self-Driving Cars от University of Toronto
  • Motion Planning for Self-Driving Cars от University of Toronto
  • Visual Perception for Self-Driving Cars от University of Toronto
  • [New] Robotics: Vision Intelligence and Machine Learning от University of Pennsylvania
  • Python Project: pillow, tesseract, and opencv от University of Michigan
  • [New] Getting started with TensorFlow 2 от Imperial College London
  • [New] CS50’s Introduction to Artificial Intelligence with Python от Harvard University
  • Probabilistic Graphical Models 3: Learning от Stanford University
  • Innovations in Investment Technology: Artificial Intelligence от University of Michigan
  • Artificial Intelligence от Georgia Institute of Technology
  • FA18: Machine Learning от Georgia Institute of Technology
  • 计算机辅助翻译原理与实践 Principles and Practice of Computer-Aided Translation от Peking University
  • Machine Learning with Python-от Linear Models to Deep Learning от Massachusetts Institute of Technology
  • Foundations of Data Science: Prediction and Machine Learning от University of California, Berkeley
  • Design Thinking and Predictive Analytics for Data Products от University of California, San Diego
  • Deploying Machine Learning Models от University of California, San Diego
  • FA17: Machine Learning от Georgia Institute of Technology
  • Machine Learning for Accounting with Python от University of Illinois at Urbana-Champaign
  • Data Analytics Foundations for Accountancy II от University of Illinois at Urbana-Champaign
  • Machine Learning от The University of Texas at Austin
  • 大数据机器学习|Big Data Machine Learning от Tsinghua University
  • Statistical Machine Learning от Carnegie Mellon University

КНИГИ

1. Хенрик Бринк, Джозеф Ричардс, Марк Феверолф: «Машинное обучение»

Эта книга является отличным выбором для начинающих в области машинного обучения. Она написана простым и доступным языком, и в ней содержится множество примеров кода, которые помогут читателям закрепить полученные знания. Книга охватывает широкий спектр тем, включая основы машинного обучения, такие как регрессия, классификация и кластеризация, а также более продвинутые темы, такие как глубокие нейронные сети.

1. Хенрик Бринк, Джозеф Ричардс, Марк Феверолф: «Машинное обучение»

2. Андреас Мюллер, Сара Гвидо: «Введение в машинное обучение с помощью Python»

Эта книга является более продвинутым вариантом, чем предыдущая. Она предназначена для тех, кто уже имеет базовые знания о машинном обучении и хочет научиться применять эти знания на практике с помощью языка Python. Книга охватывает широкий спектр тем, включая алгоритмы машинного обучения, библиотеки Python для машинного обучения и практические проекты.

3. Маркос Лопез де Прадо: «Машинное обучение: алгоритмы для бизнеса»

Эта книга посвящена применению машинного обучения в бизнесе. Она охватывает широкий спектр тем, включая использование машинного обучения для решения маркетинговых задач, прогнозирования продаж, улучшения обслуживания клиентов и т. д. Книга предназначена для тех, кто хочет использовать машинное обучение для повышения эффективности своего бизнеса.

4. Даррен Кук: «Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О»

Эта книга посвящена использованию H2O, популярной библиотеки машинного обучения. Книга охватывает широкий спектр тем, включая основы H2O, основные алгоритмы машинного обучения и практические проекты. Книга предназначена для тех, кто хочет научиться использовать H2O для решения своих задач машинного обучения.

5. Нишант Шакла: «Машинное обучение и TensorFlow»

Эта книга посвящена использованию TensorFlow, популярной библиотеки машинного обучения для глубокого обучения. Книга охватывает широкий спектр тем, включая основы TensorFlow, основные алгоритмы глубокого обучения и практические проекты. Книга предназначена для тех, кто хочет научиться использовать TensorFlow для решения своих задач глубокого обучения.

6. Франсуа Шолле: «Глубокое обучение на Python»

Эта книга является отличным выбором для тех, кто хочет научиться глубокому обучению на языке Python. Книга охватывает широкий спектр тем, включая основы глубокого обучения, основные алгоритмы глубокого обучения и практические проекты. Книга написана простым и доступным языком, и в ней содержится множество иллюстраций.

7. Ной Гифт: «Прагматичный ИИ»

Эта книга посвящена практическим аспектам искусственного интеллекта. Она охватывает широкий спектр тем, включая использование искусственного интеллекта в бизнесе, решение задач искусственного интеллекта с помощью языка Python и этические аспекты искусственного интеллекта. Книга написана простым и доступным языком, и в ней содержится множество иллюстраций.

КАНАЛЫ

Евгений Разинков

Канал Евгения Разинкова является отличным выбором для тех, кто хочет получить базовые знания о машинном обучении. Евгений является ассистентом кафедры системного анализа и ИТ, а также директором по науке Pr3vision Technologies. Он имеет большой опыт в области машинного обучения и компьютерного зрения, и его канал является отличным источником информации для начинающих.

На канале Евгения можно найти множество видеороликов, посвященных различным аспектам машинного обучения. В них он рассказывает о таких темах, как:

  • Основы машинного обучения
  • Компьютерное зрение
  • Глубокое обучение
  • Применение машинного обучения в различных областях

Видеоролики Евгения Разинкова хорошо структурированы и понятны даже для тех, кто не имеет опыта в области машинного обучения. Они содержат множество примеров и иллюстраций, которые помогают лучше понять материал.

Skillbox Программирование

Канал Skillbox Программирование является отличным выбором для тех, кто хочет получить более глубокие знания о машинном обучении. На канале доступны различные интенсивы по машинному обучению, Deep Learning, нейросетям, Python, прочим ИТ-тематикам.

В интенсивах Skillbox освещаются различные темы, связанные с машинным обучением. В них рассказывается о таких темах, как:

  • Основы машинного обучения
  • Алгоритмы машинного обучения
  • Библиотеки машинного обучения
  • Применение машинного обучения в различных областях

Интенсивы Skillbox содержат множество практических заданий, которые помогают закрепить полученные знания. Они также включают в себя обратную связь от преподавателей, которая помогает улучшить понимание материала.

TensorFlow

Канал TensorFlow является отличным выбором для тех, кто хочет научиться использовать TensorFlow, популярную библиотеку машинного обучения. На канале доступны видеоролики, посвященные различным аспектам использования TensorFlow.

В видеороликах TensorFlow рассказывается о таких темах, как:

  • Основы TensorFlow
  • Алгоритмы машинного обучения в TensorFlow
  • Применение TensorFlow в различных областях

Видеоролики TensorFlow хорошо структурированы и понятны даже для тех, кто не имеет опыта в области машинного обучения. Они содержат множество примеров и иллюстраций, которые помогают лучше понять материал.

Selfedu

Канал Selfedu предлагает тематические видеокурсы по машинному обучению для новичков и опытных пользователей. На канале доступны курсы по таким темам, как:

  • Основы машинного обучения
  • Алгоритмы машинного обучения
  • Глубокое обучение
  • Применение машинного обучения в различных областях

Курсы Selfedu содержат множество практических заданий, которые помогают закрепить полученные знания. Они также включают в себя обратную связь от преподавателей, которая помогает улучшить понимание материала.

Компьютерные науки

Канал Компьютерные науки предоставляет разнообразные лекции по машинному обучению. На канале доступны лекции, посвященные различным аспектам машинного обучения.

В лекциях Компьютерные науки рассказывается о таких темах, как:

  • Основы машинного обучения
  • Алгоритмы машинного обучения
  • Глубокое обучение
  • Применение машинного обучения в различных областях

Лекции Компьютерные науки хорошо структурированы и понятны даже для тех, кто не имеет опыта в области машинного обучения. Они содержат множество примеров и иллюстраций, которые помогают лучше понять материал.

Машинное обучение. Вводная лекция. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс

Видеоролик “Машинное обучение. Вводная лекция. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс” является отличным выбором для тех, кто хочет получить общее представление о машинном обучении. В видеоролике рассказывается о том, что такое машинное обучение, какие задачи оно решает и как оно используется в различных областях.

Видеоролик “Машинное обучение. Вводная лекция. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс” является доступным и понятным даже для тех, кто не имеет опыта в области машинного обучения. Оно является отличным началом для тех, кто хочет узнать больше о машинном обучении.

Инструменты/сервисы

TensorFlow

Take action and start building with Google AITake action and start building with Google AI

TensorFlow является открытой библиотекой глубокого обучения, разработка принадлежит корпорации Google. Содержит множество инструментов для создания/обучения нейронных сетей, моделей машинного обучения.

TensorFlow является одним из самых популярных инструментов для машинного обучения, особенно в области глубокого обучения. Он предоставляет широкий спектр функций и возможностей, что делает его удобным для решения различных задач. TensorFlow также является относительно простым в использовании, что делает его хорошим выбором для начинающих.

PyTorch

PyTorch – это еще одна популярная DL-библиотека. Обладает гибкой, интуитивно-понятной структурой. Зачастую, используется разработчиками/исследователями данных.

PyTorch является альтернативой TensorFlow, которая также предоставляет широкий спектр функций и возможностей для глубокого обучения. PyTorch отличается более гибкой структурой, что делает его более удобным для разработчиков и исследователей.

Scikit-learn

Scikit-learn является библиотекой машинного обучения на языке Пайтон, предоставляющая современные средства для классификации, регрессии, кластеризации, предобработки данных, прочих ML-задач.

Scikit-learn является одним из самых популярных инструментов для машинного обучения на языке Python. Он предоставляет широкий спектр функций и возможностей для решения различных задач машинного обучения, включая классификацию, регрессию, кластеризацию и предобработку данных. Scikit-learn также является относительно простым в использовании, что делает его хорошим выбором для начинающих.

Keras

Keras – это высокоуровневый API для построения/обучения нейросетей, функционирует поверх TensorFlow или Theano. Прост в использовании, удобен для быстрой разработки моделей.

Keras является высокоуровневым API, который упрощает процесс создания нейросетей. Он предоставляет простой и удобный интерфейс для работы с TensorFlow или Theano, что делает его хорошим выбором для быстрой разработки моделей.

XGBoost

XGBoost – это библиотека градиентного бустинга на Пайтон. Её применяют для задач классификации/регрессии, а также ранжирования информации.

XGBoost является одной из самых популярных библиотек градиентного бустинга. Она предоставляет широкий спектр функций и возможностей, что делает её удобным инструментом для решения различных задач машинного обучения.

H2O.ai

Make Your Own GPT With h2oGPT & H2O LLM StudioMake Your Own GPT With h2oGPT & H2O LLM Studio

H2O.ai – сервис для машинного обучения с открытым исходным кодом. Позволяет автоматизировать и масштабировать процесс создания моделей.

H2O.ai является облачным сервисом для машинного обучения, который предоставляет широкий спектр функций и возможностей. Он позволяет автоматизировать и масштабировать процесс создания моделей, что делает его удобным инструментом для бизнеса.

RapidMiner

RapidMiner используют как средство для аналитики данных, построения моделей машинного обучения.

RapidMiner является платформой для анализа данных, которая также поддерживает создание моделей машинного обучения. Она предоставляет широкий спектр функций и возможностей, что делает её удобным инструментом для решения различных задач.

KNIME

KNIME является открытой платформой для анализирования данных. Поддерживает разработку/развертывание ML-моделей.

KNIME является открытой платформой для анализа данных, которая также поддерживает разработку и развертывание моделей машинного обучения. Она предоставляет широкий спектр функций и возможностей, что делает её удобным инструментом для решения различных задач.

Microsoft Azure ML

Azure Machine Learning In 12 Minutes | Azure Tutorial For Beginners | Azure Training | SimplilearnAzure Machine Learning In 12 Minutes | Azure Tutorial For Beginners | Azure Training | Simplilearn

Microsoft Azure ML – облачная платформа для машинного обучения, содержащая перечень инструментов/сервисов, применяемых для разработки, обучения, развертывания ML-моделей.

Microsoft Azure ML является облачной платформой для машинного обучения, которая предоставляет широкий спектр инструментов и сервисов. Она позволяет разработчикам быстро и легко создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения.

Выбор инструмента/сервиса

При выборе инструмента или сервиса для машинного обучения следует учитывать следующие факторы:

  • Тип задач, которые вы хотите решать. Некоторые инструменты и сервисы лучше подходят для определенных типов задач, чем другие.
  • Ваш уровень подготовки. Некоторые инструменты и сервисы более просты в использовании, чем другие.
  • Ваши ресурсы. Некоторые инструменты и сервисы являются бесплатными, а другие требуют оплаты.

Заключение

Machine Learning for Everybody – Full CourseMachine Learning for Everybody – Full Course

В статьях возможны реферальные ссылки, что это значит для вас и как быть можете прочитать тут.