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
Спойлер: Программа обучения
Построение модели
Работа с заказчиком
Рекомендательные системы
Компьютерное зрение
Обработка естественного языка (NLP)
Временные ряды
Итоговый хакатон
Дипломная работа
