Курс "Машинное обучение"

Где проходит обучение

Онлайн обучение

Начало учёбы и длительность

13 октября 2020 · 3 недели

Стоимость

28 000 рублей

Описание курса

Чему научитесь:
- Классический ML. Научитесь решать задачи регрессии и классификации при помощи различных алгоритмов машинного обучения, работая со структурированным типом данных. Узнаете, как правильно предобрабатывать и готовить данные для повышения качества
прогноза моделей.
- ML на текстах. Научитесь представлять текст в векторном виде и решать задачи машинного обучения в классическом виде. Узнаете, как проводить сентимент-анализ отзывов в интернете, для чего нужен word2vec и bag of words.
- Ансамбли моделей. Научитесь создавать ансамбли из моделей, объединяя базовые классификаторы в один большой и повышая качество этой мета-модели. Узнаете, чем стэкинг отличается от блендинга, а также об их достоинствах и недостатках.
- Введение в Deep learning. Узнаете о современных достижениях в области Deep Learning и какие виды задач можно решать при помощи глубоких нейронных сетей.

Что входит в курс:
- 2 лабы. Каждую неделю вам нужно будет решить лабораторную работу и суперачивку.
- 1 проект. Помимо лаб вы работаете в командах над большим проектом на протяжении всего модуля.
- 7 занятий. С трансляциями в прямом эфире и видеозаписями в личном кабинете.

Для кого курс
:
- Разработчики. У вас есть опыт программирования, но по работе требуется понимать, что происходит в машинном обучении? В этом курсе вы научитесь строить модели машинного обучения и анализировать данные в Python.
- Аналитики. Вы умеете анализировать данные, но требуется знание новых инструментов? Вы научитесь делать не только базовую аналитику, но и строить модели машинного обучения, прогнозирующие различные показатели.
- Менеджеры. Вы занимаетесь развитием продукта или подразделения? В этом курсе вы получите погружение в машинное обучение, поймете юзкейсы использования и его ограничения, попробовав многие вещи своими руками.

Отличные преподаватели из Газпромбанка, Yandex Self-Driving Cars и NVIDIA, умеющие объяснять сложные вещи простым языком.

Точное расписание будет опубликовано ближе к сентябрю.