Базовые курсы

Базовые курсы охватывают основы машинного обучения и основные концепции.

Мы рекомендуем принимать их в порядке, указанном ниже.
Краткое введение в машинное обучение. Краткое введение в машинное обучение.
Новый
Практический курс для изучения важнейших основ машинного обучения. Практический курс для изучения важнейших основ машинного обучения.
Курс, который поможет вам сопоставить реальные проблемы с решениями на основе машинного обучения.
Новый
Узнайте, как управлять проектами в области машинного обучения.

Продвинутые курсы

Продвинутые курсы обучают инструментам и методам решения различных задач машинного обучения.

Курсы строятся самостоятельно. Возьмите их на основе интересов или проблемной области.

Новый
Леса решений являются альтернативой нейронным сетям.
Системы рекомендаций генерируют персонализированные предложения.
Кластеризация — это ключевая стратегия машинного обучения без учителя для сопоставления связанных элементов.

Генеративно-состязательные сети

Генерирующие состязательные сети (GAN) создают новые экземпляры данных, которые похожи на ваши обучающие данные.

Руководства

Наши руководства предлагают простые пошаговые инструкции по решению распространенных задач машинного обучения с использованием лучших практик.
Станьте лучшим инженером по машинному обучению, следуя этим передовым методам машинного обучения, используемым в Google.
Это руководство помогает UX-специалистам, менеджерам по проектированию и разработчикам совместно работать над темами и вопросами по проектированию ИИ. Это руководство помогает UX-специалистам, менеджерам по проектированию и разработчикам совместно работать над темами и вопросами по проектированию ИИ.
В этом подробном руководстве представлено пошаговое руководство по решению задач классификации текста с помощью машинного обучения. В этом подробном руководстве представлено пошаговое руководство по решению задач классификации текста с помощью машинного обучения.
В этом руководстве описаны приемы, которые использует опытный аналитик данных для оценки огромных массивов данных в задачах машинного обучения.
В этом руководстве объясняется научный способ оптимизации обучения моделей глубокого обучения. В этом руководстве объясняется научный способ оптимизации обучения моделей глубокого обучения.
В этом руководстве представлены распространенные ошибки, с которыми могут столкнуться специалисты по машинному обучению при работе с данными и статистикой.
В этом руководстве для начинающих представлен обзор того, как обеспечить справедливость, подотчетность, безопасность и конфиденциальность в системах искусственного интеллекта.
Ознакомьтесь с примером рабочего процесса состязательного тестирования.

Глоссарии

В глоссариях даны определения терминов машинного обучения.
Новый
Основные термины и определения машинного обучения.
Новый
Ключевые термины и определения леса решений. Ключевые термины и определения леса решений.
Новый
Группировка ключевых терминов и определений.
Полный глоссарий, содержащий все определения.