Описание

Этот обучающий курс по машинному обучению представляет собой глубокое погружение в методы и алгоритмы, которые формируют основу анализа данных и искусственного интеллекта. От классических подходов до передовых технологий, курс охватывает широкий спектр тем, которые помогут вам не только понять, но и применять машинное обучение в реальных проектах.

Научитесь применять как классические, так и новейшие алгоритмы машинного обучения, а также изучите необходимые математические методы для анализа и обработки данных.

Об организации курса

Курс начинается с введения в машинное обучение, где вы узнаете основные концепции и типы задач, которые можно решать с помощью машинного обучения. Практические задания позволят вам не только закрепить теоретические знания, но и получить реальный опыт работы с данными.

Подробное содержание курса:

1. Введение в машинное обучение

Основные понятия
Типы задач
Схемы проектов
Оценка моделей

2. Линейные модели

Регрессия и классификация
Регуляризация
Практическое применение
Инженерия признаков

3. Решающие деревья и ансамбли

Основы решающих деревьев
Бэггинг и бустинг
Продвинутые техники

4. Обработка и анализ данных

Работа с пропущенными значениями
Поиск аномалий
Кодирование признаков

5. Снижение размерности и визуализация

Методы отбора признаков
Метод главных компонент и другие

6. Кластеризация и интерпретация моделей

Методы кластеризации
Интерпретируемость моделей (SHAP, LIME)

7. Рекомендательные системы

Основы и методы
Практическое применение

8. Прогнозирование временных рядов

Основы и методы
Применение ML и специализированных библиотек

9. AutoML

Автоматизация подбора моделей и параметров
Обзор популярных фреймворков

Курс будет полезен как начинающим, так и опытным специалистам в области данных, желающим систематизировать знания и расширить свой инструментарий. По окончании курса вы не только освоите основы машинного обучения, но и сможете реализовать комплексные проекты анализа данных, от сбора информации до внедрения моделей в продакшн, сопровождаемые необходимыми инструментами и платформами, такими как Kaggle, для практической реализации полученных знаний.