Базовые модели ML и приложения. Машинное обучение для начинающих [Ульяна Евсеева]

Складчина: Базовые модели ML и приложения. Машинное обучение для начинающих [Ульяна Евсеева]

Машинное обучение для начинающих:
1. Познакомитесь с основными моделями машинного обучения
2. Научитесь выбирать и применять подходящие tree-based модели
3. Получите основу для дальнейшего изучения более сложных нейронных сетей

Кому подходит курс:
1. Начинающим в IT. Выбираете направление и хотите попробовать себя в ML
2. Математикам. Увлекаетесь математикой и хотите перейти от теории к практике, а также научиться решать реальные бизнес-задачи
3. Разработчикам. Уже есть опыт в программировании, но хотите применить свои знания в новой области

Программа:
Модуль 1 - Бустинг, Бэггинг и Ансамбли

Урок 1. Ансамблевое обучение
Урок 2. Бустинг (Boosting) и Бэггинг (Bagging)
Урок 3. Случайные леса (Random Forests)
​

Модуль 2 - Алгоритмы рекомендаций

Урок 1. Введение в рекомендательные системы
Урок 2. Коллаборативная фильтрация на основе соседства
Урок 3. Модельная коллаборативная фильтрация
Урок 4. Рекомендательные системы на основе контента (10 мин)
Практика: как вычисляется коллаборативная фильтрация
​

Модуль 3 - Архитектуры нейросетей

Урок 1. Архитектуры нейросетей
Дополнительно: рекомендации по дальнейшему изучению, ссылки на полезные материалы.​

Итоговое тестирование и сертификат об окончании курса

Преподаватель: Ульяна Евсеева. Образование: МГУ (Экономический факультет)

Цена: 3240р.
Скрытая ссылка