[Нетология] Машинное обучение . Часть 1 из 8
Machine learning — процесс обучения нейронных сетей выявлению закономерностей на основании подготовленных массивов данных. Работающие модели применяют везде: от тяжёлого машиностроения до майнинга криптовалют. Специалистов по глубокому обучению пока мало и они быстро находят себе интересные проекты.
Чему вы научитесь на курсе
Machine learning — процесс обучения нейронных сетей выявлению закономерностей на основании подготовленных массивов данных. Работающие модели применяют везде: от тяжёлого машиностроения до майнинга криптовалют. Специалистов по глубокому обучению пока мало и они быстро находят себе интересные проекты.
Чему вы научитесь на курсе
- Формулировать задачу для data science-проекта
- Выдвигать идеи и гипотезы и составлять план решения задачи
- Подбирать алгоритмы и метрики под задачу для разных моделей
- На примерах изучите основные алгоритмы и узнаете, в каких случаях их использовать
- Строить модели машинного обучения с помощью библиотеки Sklearn
- Рассмотрите примеры кода обучения, научитесь применять знания на практике
- Оценивать качество моделей машинного обучения
- Ознакомитесь с подходами предотвращения переобучения, изучите методы оценки
- Интерпретировать результаты и составлять отчёт об исследовании
- Научитесь сравнивать алгоритмы на готовых датасетах, определять методы улучшения качества
- Построение модели
- Работа с заказчиком
- Рекомендательные системы
- Компьютерное зрение
- Обработка естественного языка (NLP)
- Временные ряды
- Итоговый хакатон
- Дипломная работа
https://netology.ru/programs/machine-learnhttps://skillbox.ru/course/drone-programming/