[Нетология] Машинное обучение . Часть 1 из 8

[Нетология] Машинное обучение . Часть 1 из 8

Machine learning — процесс обучения нейронных сетей выявлению закономерностей на основании подготовленных массивов данных. Работающие модели применяют везде: от тяжёлого машиностроения до майнинга криптовалют. Специалистов по глубокому обучению пока мало и они быстро находят себе интересные проекты.

Чему вы научитесь на курсе

• Формулировать задачу для data science-проекта
• Выдвигать идеи и гипотезы и составлять план решения задачи
• Подбирать алгоритмы и метрики под задачу для разных моделей
• На примерах изучите основные алгоритмы и узнаете, в каких случаях их использовать
• Строить модели машинного обучения с помощью библиотеки Sklearn
• Рассмотрите примеры кода обучения, научитесь применять знания на практике
• Оценивать качество моделей машинного обучения
• Ознакомитесь с подходами предотвращения переобучения, изучите методы оценки
• Интерпретировать результаты и составлять отчёт об исследовании
• Научитесь сравнивать алгоритмы на готовых датасетах, определять методы улучшения качества

Спойлер: Программа обучения

1. Построение модели
2. Работа с заказчиком
3. Рекомендательные системы
4. Компьютерное зрение
5. Обработка естественного языка (NLP)
6. Временные ряды
7. Итоговый хакатон
8. Дипломная работа

Скрытая ссылка