Ульяна Евсеева Базовые модели ML и приложения. Машинное обучение для начинающих (2024)
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
О программе:
Первый модуль - Бустинг, Бэггинг и Ансамбли
Первый урок. Ансамблевое обучение
Второй урок. Бустинг (Boosting) и Бэггинг (Bagging)
Третий урок. Случайные леса (Random Forests)
Второй модуль - Алгоритмы рекомендаций
Первый урок. Введение в рекомендательные системы
Второй урок. Коллаборативная фильтрация на основе соседства
Третий урок. Модельная коллаборативная фильтрация
Четвертый урок. Рекомендательные системы на основе контента (10 мин)
Практика: как вычисляется коллаборативная фильтрация
Третий модуль - Архитектуры нейросетей
Первый урок. 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)
Скачать курс:
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
О программе:
Первый модуль - Бустинг, Бэггинг и Ансамбли
Первый урок. Ансамблевое обучение
Второй урок. Бустинг (Boosting) и Бэггинг (Bagging)
Третий урок. Случайные леса (Random Forests)
Второй модуль - Алгоритмы рекомендаций
Первый урок. Введение в рекомендательные системы
Второй урок. Коллаборативная фильтрация на основе соседства
Третий урок. Модельная коллаборативная фильтрация
Четвертый урок. Рекомендательные системы на основе контента (10 мин)
Практика: как вычисляется коллаборативная фильтрация
Третий модуль - Архитектуры нейросетей
Первый урок. 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)
Скачать курс:
Скрытое содержимое могут видеть только пользователи групп(ы): PREMIUM