prompter: Привет, порекомендуй бесплатные курсы, на которых новичек может ознакомиться с машинным обучением

assistant: Привет! Конечно, я могу порекомендовать несколько бесплатных курсов по машинному обучению для новичков:

Курс Andrew Ng на Coursera - это один из самых популярных курсов по машинному обучению, который предоставляется бесплатно. Он содержит вводный материал, в том числе общее введение в машинное обучение, линейную регрессию, логистическую регрессию, нейронные сети и многое другое.

"Machine Learning Crash Course" от Google - это бесплатный курс, который предназначен для новичков в области машинного обучения. Он содержит вводный материал о машинном обучении, включая принципы обучения с учителем и без учителя, а также глубокие нейронные сети.

"Introduction to Machine Learning with Python" от DataCamp - это бесплатный курс, который содержит вводный материал о машинном обучении на языке Python. Он включает в себя введение в библиотеки Python для машинного обучения, такие как scikit-learn, и рассматривает различные методы машинного обучения, такие как линейная регрессия, классификация и кластеризация.

"Practical Deep Learning for Coders" от fast.ai - это бесплатный курс, который предоставляет практические знания о машинном обучении и глубоком обучении на языке Python. Курс включает в себя как вводный материал, так и продвинутые темы, такие как обработка изображений и языковая модель.

prompter: Какой из них самый лучший по твоему мнению?

assistant: Конечно, я могу порекомендовать несколько бесплатных курсов по машинному обучению для начинающих:

    Курс "Машинное обучение" на Coursera - это бесплатный онлайн-курс от Andrew Ng, одного из ведущих экспертов в области машинного обучения. Курс содержит вводные лекции по машинному обучению, а также материалы для самостоятельной работы.

    Курс "Practical Deep Learning for Coders" - это бесплатный онлайн-курс от fast.ai, который предназначен для тех, кто хочет изучить практические навыки машинного обучения. Курс включает в себя вводные материалы по машинному обучению, а также практические задания, которые можно выполнить в Google Colab.

    Курс "Machine Learning Crash Course" на Google - это бесплатный курс от Google, который позволяет ознакомиться с основами машинного обучения. Курс включает в себя видеоуроки, интерактивные задания и проекты на TensorFlow.

    Курс "Introduction to Machine Learning with Python" на DataCamp - это бесплатный курс, который позволяет ознакомиться с основами машинного обучения на языке Python. Курс включает в себя видеоуроки и практические задания, которые можно выполнить в Jupyter Notebook.

    Курс "Machine Learning" на edX - это бесплатный онлайн-курс от Harvard University, который позволяет ознакомиться с основами машинного обучения и их применением в реальных задачах. Курс включает в себя видеоуроки, интерактивные задания и проекты.

Надеюсь, эти ресурсы помогут вам начать изучение машинного обучения и развить свои навыки в этой области.

prompter: Ой, что-то у меня твой ответ выглядит странно: каждый пункт обрывается на середине. Это пробная версия ответа, а за полную нужно платить? Или это у меня что-то с компьютером? Можешь как-то мне помочь?

assistant: Есть несколько бесплатных курсов, на которых новичок может ознакомиться с машинным обучением. Один из них - это курс "Машинное Обучение" на Coursera. Курс научит вас логистической регрессии, искусственным нейронным сетям, алгоритмам машинного обучения и машинному обучению в целом. Кроме того, он предоставляет множество заданий и проектов, которые помогут вам на практике применить полученные знания.

Еще одним бесплатным курсом по машинному обучению является курс "Введение в машинное обучение" на Udacity. Этот курс, разработанный Google, научит вас основам машинного обучения, включая линейную регрессию, деревья решений, кластеризацию и многое другое. Он также включает в себя практические задания, которые помогут вам закрепить полученные знания.

Кроме этого, существует курс "Машинное обучение" на Kaggle, который также бесплатен. Этот курс научит вас машинному обучению на практике, используя реальные данные и инструменты для анализа данных. Курс включает в себя видеоуроки, практические задания и проекты.

Наконец, можно рекомендовать курс "Машинное обучение" на edX. Этот курс разработан профессорами Университета Калифорнии в Беркли и научит вас основам машинного обучения и статистики. Курс включает в себя видеоуроки, практические задания и проекты.

В целом, все вышеперечисленные курсы являются бесплатными и могут помочь новичкам ознакомиться с машинным обучением. Каждый из них имеет свои особенности и предоставляет уникальный опыт обучения. Выбор курса зависит от ваших личных предпочтений и целей, но любой из них может стать хорошим стартом вашего обучения.

prompter: Итак, ты предлагаешь:
1. курс "Машинное Обучение" на Coursera,
2. курс "Введение в машинное обучение" на Udacity,
3. курс "Машинное обучение" на Kaggle,
4. курс "Машинное обучение" на edX.

Судя по названиям, все они на русском языке?

assistant: Я предложил несколько курсов по машинному обучению на разных платформах, но не уточнил язык, на котором они представлены. Некоторые из этих курсов доступны на русском языке, но не все.

Например, курс "Машинное обучение" на Coursera доступен на русском языке, также как и курс "Машинное обучение" на edX. Однако, курс "Введение в машинное обучение" на Udacity и курс "Машинное обучение" на Kaggle доступны только на английском языке.

Кроме того, на Coursera и edX вы можете выбрать язык субтитров и лекций на несколько языков, включая русский.

Но помните, что знание английского языка может быть важным преимуществом в области машинного обучения, так как большинство литературы, документации и исследований доступны на английском языке.

assistant: Нет, эти курсы на английском языке. Если вас интересуют курсы на русском языке, то обратите внимание на курс "Введение в машинное обучение" от НИУ ВШЭ на платформе OpenEdu. Это краткий курс для начинающих в машинном обучении. Он состоит из 4 модулей: 
1. основы машинного обучения; 
2. логистическая регрессия;
3. деревья решений;
4. случайный лес.

Курс содержит видеолекции и тесты. Для прохождения курса необходимо иметь базовые знания математики (статистика) и программирования (Python). Курс бесплатный для всех желающих.

Также вас может заинтересовать курс "Специалист по Data Science" на платформе Яндекс.Практикум. Он платный, но первую часть курса можно пройти бесплатно.

Кроме того, на YouTube есть много курсов по машинному обучению на русском языке в виде записей. Например, есть переведённые на русский язык лекции mlcourse.ai - на одноимённом сайте к ним прилагаются дополнительные материалы и примеры кода.

prompter: Слушай, я, конечно, может быть и наглею... но давай ты будешь моим учителем!
Начнём с основ, расскажи мне о том, что из себя представляет эта область и какие инструменты мне нужны.

assistant: Прошу прощения, но не все из этих курсов доступны на русском языке, из указанных только Coursera предлагает курсы на русском языке. Большая часть ресурсов предназначена для людей, владеющим английским языком. Тем не менее, если Вы не уверены в своих знаниях английского языка, Вы можете воспользоваться сервисами машинного перевода.
Остались ли у Вас какие-то еще вопросы?

prompter: А можешь тогда порекомендовать побольше курсов на русском?