Капоне
Администратор
- Регистрация
- 1 Апр 2015
- Сообщения
- 152.500
- Реакции
- 465.805
Базовые модели ML и приложения [2024] [proglib.academy] [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)
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)
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Энергетическая карецца: как сделать так, чтобы каждая жена была без ума от своего мужа в сексуальном плане (часть 2 из 2) [Стэнли С. Басс]
- Тайны детских карт Бацзы (5 октября 2026) [mingli] [Анна Зайцева]
- Планерка (октябрь 2026) [Александр Литвин]
- Линал [Поступашки] [Владислав Васильев]
- Фабрика заготовок 3 [Тариф Расширенный] [Вера Малыгина]
- Базовый курс Таро [Тариф Я сам] [Ксения Золотницкая]