Курс предназначен для разработчиков, которые хотят изучить основы машинного обучения и анализа данных.
Описание курса
Машинное обучение — это необъятный класс методов решения задач на компьютерах без их явного программирования. Машинное обучение сегодня настолько распространено, что вы, вероятно, используете его результаты десятки раз в день, даже не подозревая об этом. За последнее десятилетие машинное обучение дало нам беспилотные автомобили, практическое распознавание речи, эффективный поиск в интернете... и это только вершина айсберга!
Задача этого курса — познакомить вас с базовыми алгоритмами машинного обучения, а также с библиотеками и сопутствующим программным обеспечением для его применения на практике. Почти каждый модуль будет содержать задачу, которую вам необходимо будет сформулировать в терминах машинного обучения, а затем и решить. Мы хотим, чтобы после прохождения курса на основании своего опыта вы сформировали для себя понимание того, что все-таки из себя представляет машинное обучение, при столь большом объеме разной и зачастую противоречивой информации.
Программа курса
- Data manipulations, pandas. EDA, seaborn
- Supervised / unsupervised learning (overview). Regression problem. Linear models
- Overfitting and regularization
- Feature engineering and selection
- Classification problem. Linear models. kNN
- Trees and ensembles
- Clustering and dimensionality reduction
- Model evaluation and selection
- Capstone project
Срок обучения: 3 месяца
Вт · Чт / 19:00 - 21:00
Что надо знать перед началом обучения?
Python
Basics: https://www.stavros.io/tutorials/python/
Details: https://diveintopython3.problemsolving.io/
Numpy
https://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/#numpy
Детали и регистрация:
https://community-z.com/events/machine-learning-rsschool-2021
