Часть путешествия по Machine LearningНовыйПутьОбучение с учителем на Python
Обучайте модели на размеченных примерах. Делите данные, обучайте, предсказывайте и оценивайте в scikit-learn, смотрите каждую модель на графике и в финале соберите классификатор видов пингвинов.
58 уроков58 задачи240 вопросов квиза
- Для начинающих
Помощь ИИ при написании кода
Практические интерактивные уроки
Тесты для проверки знаний
Бесплатный сертификат о прохождении
Программа
Этот раздел входит в путешествие по Machine Learning. В полной программе ещё больше разделов: кликни по любому превью ниже, чтобы открыть его на странице путешествия.
- Раздел 1Данные и графики60 уроков
- Раздел 2Статистика для машинного обучения64 уроков
Раздел 3
Обучение с учителем
Начать разделНачатьОбучайте реальные модели с помощью scikit-learn: разделяйте данные, обучайте модели, делайте предсказания и оценивайте результаты. k-NN, линейная и логистическая регрессия, деревья, леса и бустинг, объективная оценка с помощью кросс-валидации и конвейеры — и в завершение сквозной проект с данными о пингвинах.Ваша первая модель
5 уроков520Метод ближайших соседей
5 уроков520Линейная регрессия
5 уроков520Логистическая регрессия
5 уроков520Оценка классификаторов
6 уроков625Деревья решений
5 уроков520Переобучение
5 уроков520Кросс-валидация
4 уроков415Ансамбли
4 уроков415Конвейеры
5 уроков520Проект: виды пингвинов
5 уроков525Итоговые задания
4 уроков420- Раздел 4Обучение без учителя51 уроков
Учитесь на практике
Пишите реальный код, работайте с базами данных, создавайте сайты и осваивайте ИИ-промпты. Наши интерактивные уроки охватывают все навыки, необходимые современным разработчикам.
Создайте свою серию
Будьте последовательны и наблюдайте за своим прогрессом! Отслеживайте ежедневную привычку программирования, защищайте свою серию с помощью дней заморозки и получайте награды за каждый день.
12 дней подряд
Возвращайтесь завтра, чтобы сохранить серию!
January 2026
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
Всё или ничего
День 5 из 7
Заморозка серии
2 left
Код где угодно
Возьмите свое путешествие по программированию с собой! Без настройки, без загрузок: просто откройте и начните программировать. Доступно на iOS, Android и Web с рейтингом 4.9 звезд.
Вы не одиноки
Соревнуйтесь в глобальных рейтингах, приглашайте друзей, чтобы получать награды, и празднуйте успехи друг друга. Программировать веселее с друзьями!
1
2
3
Зона продвиженияУчитесь как угодно
Читайте, слушайте, проверяйте себя, спрашивайте у ИИ или ищите то, что уже изучили. Каждый урок подстраивается под вас.
Переменная - это именованный контейнер, который хранит значение для последующего использования.
В Python вы создаёте её, написав имя, знак равенства и значение, которое нужно сохранить.
Значение может меняться. Переприсваивание просто направляет имя на новое значение.
Ваш сертификат
Получайте сертификаты за каждый завершенный курс. Добавьте их в свой профиль LinkedIn и резюме, чтобы продемонстрировать работодателям свои навыки программирования.
Сертификат о прохожденииОсновы Python
Добавить в LinkedInПочему стоит изучать обучение с учителем с Coddy
- Весь рабочий процесс scikit-learn в четырёх строках, которые пригодятся в каждом проекте:
train_test_split,fit,predictиscore. Дальше каждая новая модель это одна новая строка, а не новый способ работы. - Видно, что решает модель. Границы решений раскрашивают плоскость, графики остатков показывают, что упускает прямая, ROC-кривые показывают, чем жертвует порог. В каждом уроке есть график, и ваш появляется на вкладке «Графики» при запуске.
- Модели, которые делают большую часть реальной работы: k ближайших соседей, линейная и логистическая регрессия, деревья решений, случайный лес и градиентный бустинг, а также пайплайны, которые масштабируют, кодируют и заполняют пропуски без утечки тестовой выборки.
- Честные оценки. Матрицы ошибок, precision и recall, несбалансированные классы, переобучение, валидационные выборки и кросс-валидация, чтобы отличить работающую модель от той, что просто зазубрила домашку.
Частые вопросы об обучении с учителем
Что такое обучение с учителем?
Обучение с учителем тренирует модель на примерах с правильными ответами, которые называют метками. В каждой строке есть признаки (длина клюва пингвина, длина ласт, остров) и метка (его вид). Модель изучает связь между ними, а затем предсказывает метку для новых строк. «С учителем» потому, что метки играют роль учителя: модель сверяется с ними, пока учится.
Чем обучение с учителем отличается от обучения без учителя?
Что такое классификация и регрессия?
Это два вида обучения с учителем. Классификация предсказывает категорию, например спам или не спам, или один из трёх сортов вина. Регрессия предсказывает число, например завтрашний прокат велосипедов или развитие болезни у пациента. Многие модели умеют и то и другое: k-NN, дерево решений и случайный лес есть для каждой задачи, и курс использует обе версии.
Какие алгоритмы обучения с учителем есть в курсе?
StandardScaler, OneHotEncoder, SimpleImputer, пайплайны, cross_val_score и GridSearchCV.Что нужно знать перед началом?
Как понять, хороша ли моя модель?
Проверьте её на строках, которых она не видела при обучении, и сравните с простым базовым вариантом, например всегда угадывать самый частый класс. Одна только accuracy может обманывать, когда какой-то класс редкий, поэтому курс учит ещё матрице ошибок, precision, recall, F1 и ROC-кривым, а также кросс-валидации, чтобы убедиться, что результат не случайность.
Сколько времени занимает раздел об обучении с учителем?
58 уроков, около 10 часов в своём темпе: несколько недель по полчаса в день. Каждый урок это одна идея и одна задача, а заканчивается раздел проектом с пингвинами и четырьмя финальными заданиями.
Это бесплатно?
Да. Уроки, графики, подсказки ИИ и сертификат за раздел бесплатны. С бесплатным аккаунтом можно проходить несколько уроков в день, а Pro снимает дневной лимит.
