Курсы по основам машинного обучения

Точка входа в тему для тех, кто раньше не строил модели и хочет понять базовые принципы работы алгоритмов.

Основы машинного обучения — это про фундаментальные алгоритмы: регрессию, классификацию, деревья решений, работу с обучающей и тестовой выборкой, оценку качества модели. Без этой базы сложнее понимать более продвинутые темы вроде глубокого обучения.

Курсы здесь рассчитаны на новичков в теме, хотя обычно предполагают базовое знание Python и минимальную математическую подготовку. Уточняйте в описании стартовые требования, если раньше не программировали вообще.

В каталоге
193 курса
Доступно сейчас
113
На стадии сбора
79
Стоимость участия
от 40 ₽

Данные каталога обновлены 8 сентября 2026 г.

Начальный уровень бывает разный — сверьте требования с описанием

  1. Требуемая подготовка

    Проверьте, нужен ли уже опыт в Python и математике или курс объясняет это параллельно с алгоритмами.

  2. Баланс теории и практики

    Уточните, есть ли в курсе практические задания на реальных данных, а не только теоретическое объяснение алгоритмов.

  3. Дальнейшее направление

    Если уже понимаете, что интересует конкретная область вроде компьютерного зрения, проверьте, готовит ли курс базу именно под неё.

Курсы в каталоге

Найдено: 113
Математика для анализа данных. Часть 1 Можно купить
498 ₽ 32 000 ₽ −98%
Оплатили 142

Математика для анализа данных. Часть 1

МФТИ
Секреты выращивания Искусственного Интеллекта Можно купить
138 ₽ 300 ₽ −54%
Оплатили 10

Секреты выращивания Искусственного Интеллекта

Ольга Ускова
Машинное обучение. Часть 4/5 Можно купить
354 ₽ 9 600 ₽ −96%
Оплатили 62

Машинное обучение. Часть 4/5

GeekBrains
П
Можно купить
334 ₽ 920 ₽ −64%
Оплатили 6

Правовые аспекты коммерциализации массивов данных при использовании новых информационных технологий

Александр Савельев
Основы решения алгоритмических задач Можно купить
150 ₽ 8 050 ₽ −98%
Оплатили 62

Основы решения алгоритмических задач

Игорь Седых
Машинное обучение. Часть 3/5 Можно купить
272 ₽ 9 600 ₽ −97%
Оплатили 82

Машинное обучение. Часть 3/5

GeekBrains
В
Можно купить
128 ₽ 974 ₽ −87%
Оплатили 28

Введение в машинное обучение

ITtensive
Машинное обучение. Часть 2/5 Можно купить
302 ₽ 9 600 ₽ −97%
Оплатили 73

Машинное обучение. Часть 2/5

GeekBrains
G
Можно купить
1 200 ₽ 2 850 ₽ −58%
Оплатили 6

GANs, Variational Autoencoders & Deep Reinforcement Learning in Python

И
Можно купить
170 ₽ 899 ₽ −81%
Оплатили 19

Искусственный интеллект и машинное обучение

Timur Mashnin
В
Можно купить
512 ₽ 9 900 ₽ −95%
Оплатили 44

Введение в искусственный интеллект

Дмитрий Романов
Математика для анализа данных Можно купить
274 ₽ 12 000 ₽ −98%
Оплатили 100

Математика для анализа данных

Нетология
О
Можно купить
98 ₽ 879 ₽ −89%
Оплатили 36

Обработка и предсказание данных в Python

ITtensive
Python для машинного обучения Можно купить
2 208 ₽ 27 990 ₽ −92%
Оплатили 28

Python для машинного обучения

Владислав Перлин
Т
Можно купить
108 ₽ 500 ₽ −78%
Оплатили 23

Торговый агент на основе сверточной нейронной сети

Владислав Кузьменков
О
Можно купить
372 ₽ 10 150 ₽ −96%
Оплатили 62

Основы графов и нечетких логик для анализа больших данных

Динцис Данил
П
Можно купить
122 ₽ 1 100 ₽ −89%
Оплатили 22

Полное руководство по Python

Derek Banas
Оценка сложности алгоритмов. Нотация Big O Можно купить
80 ₽ 824 ₽ −90%
Оплатили 54

Оценка сложности алгоритмов. Нотация Big O

Cronis
М
Можно купить
188 ₽ 900 ₽ −79%
Оплатили 17

Машинное обучение на Python: Проекты, Подсказки, Решения проблем

Udemy
М
Можно купить
494 ₽ 900 ₽ −45%
Оплатили 6

Машинное обучение с Java

Udemy
О
Можно купить
126 ₽ 1 100 ₽ −89%
Оплатили 31

Освойте интервью по кодированию: структуры данных и алгоритмы

Андрей
Инвестирование в торговые алгоритмы Можно купить
138 ₽ 600 ₽ −77%
Оплатили 19

Инвестирование в торговые алгоритмы

Дениел Вульф
М
Можно купить
80 ₽ 700 ₽ −89%
Оплатили 44

Машинное обучение на Python. Метод линейной регрессии

Udemy

Частые вопросы

Нужен ли Python перед изучением основ машинного обучения?

Желателен базовый уровень, часть курсов разбирает нужный минимум по ходу, но полностью с нуля осваивать и Python, и алгоритмы одновременно сложнее.

Сколько математики нужно на старте?

Обычно достаточно базового понимания статистики, глубокая линейная алгебра чаще нужна для более продвинутых тем вроде глубокого обучения.

Можно ли после основ машинного обучения сразу перейти к нейросетям?

Да, это логичный следующий шаг, но стоит закрепить базовые алгоритмы и работу с данными перед переходом к более сложным моделям.