Классический вводный курс по современному Machine Learning’у с упором на практику.
На курсе вы рассмотрите большинство популярных методов. Начиная от простых (но не менее эффективных) линейных моделей и древ решений, заканчивая более сложными бустингами и глубокими нейронными сетями. Лекции будут сопровождаться примерами решений реальных задач классификации, регрессии, кластеризации с использованием Python из наиболее популярных сфер применения ML. Таких, как автоматический анализ текстов, предсказание временных рядов, классификация картинок.
По окончанию курса получите не только общее представление о том, чем является Machine Learning сейчас, но и глубокое понимание современных инструментов и нюансов их использования. А также практический опыт тренировки, валидации, тюнинга различных моделей машинного обучения.
Необходимая подготовка
Для прохождения обучения вам нужны знания языка программирования Python, основы линейной алгебры и теории вероятностей.
Программа
- Part 1. Data Science.
- Part 2. Classic Machine Learning.
- Part 3. Intro to Deep Learning.