назад

Machine Learning

9899,00
р.
Продолжительность: 20 ак. часов / 5 недель
Формат обучения: Лекция + семинар

  • ближайший старт: март'24
Описание
Включено в модуль
Программа курса
Проект
Тариф «Начало пути»
Тариф «Полное погружение»
Тариф «Профи»

Описание

В этом модуле вы изучите зависимость между независимыми переменными и зависимой переменной и предсказывать значения последней на основе первых, а также разделять наблюдения на заранее определенные категории или классы на основе их признаков.

Вы поймете, как нескольким разработчикам работать над одним проектом одновременно, улучшая качество и скорость его разработки. Узнаете, что такое кластеризация и подготовка данных.

Включено в модуль

  • Введение в МО: каким оно бывает и каковы основные компоненты метрики и задача линейной регрессии
  • Градиентный спуск
  • Обобщающая способность модели: метод отложенной выборки / Кросс-Валидация
  • Полезные приемы при работе с данными
  • Линейная классификация: оценка вероятности
  • Матрица ошибок и основные метрики классификации
  • ROC, PR-кривые
  • AUC-ROC, AUC-PR
  • Градиентный бустинг
  • Bias-variance trade-off
  • Кластеризация
  • Рекомендательные системы
  • Машинное обучение: классические задачи и алгоритмы
  • Создание ML-пайплайна с нуля
  • Развитие ML-пайплайна

Программа курса

  • Регрессии
  • Классификация
  • Парное программирование — Алгоритмы ML
  • Кластеризация
  • Подготовка данных
  • Продвинутые подходы ML

Проект

Изучить данные и выявить факторы влияющие на спрос велосипедов:
  • Провести предобработку данных.
  • Провести EDA.
  • Подготовить данные для построения модели.
  • Реализовать базовую регрессионную модель прогнозирования количества велосипедов, взятых в прокат.

Тариф «Начало пути»

Занятия в записи:

Доступны на платформе Canvas. Ссылка с доступом к модулю вам придет сразу после присоединения к обучению.


Проверка домашнего задания:

Вы загружаете своё домашнее задание в Canvas, после чего ассистент преподавателя проверяет работу и оставляет обратную связь в виде комментариев.

Тариф «Полное погружение»

Online занятия:

Проходят в Zoom 2 раза в неделю: в понедельник и четверг в 19:00 (Мск). Длительность — 1,5 часа.

Напоминания и ссылки для подключения к занятию отправляются в день занятия в Telegram-канале и чате в Discord.


Живое общение с преподавателем:

Живое общение возможно во время online-занятия, а также можно задавать вопросы преподавателю в чате в Discord.


Проверка домашнего задания:

Вы загружаете своё домашнее задание в Canvas, после чего ассистент преподавателя проверяет работу и оставляет обратную связь в виде комментариев.


Защита проекта:

Это online-защита в Zoom с презентацией проекта и возможностью получить обратную связь от преподавателя.

Тариф «Профи»

Online занятия:

Проходят в Zoom 2 раза в неделю: в понедельник и четверг в 19:00 (Мск). Длительность — 1,5 часа.

Напоминания и ссылки для подключения к занятию отправляются в день занятия в Telegram-канале и чате в Discord.


Живое общение с преподавателем:

Живое общение возможно во время online-занятия, а также можно задавать вопросы преподавателю в чате в Discord.


Проверка домашнего задания:

Вы загружаете своё домашнее задание в Canvas, после чего ассистент преподавателя проверяет работу и оставляет обратную связь в виде комментариев.


Защита проекта:

Это online-защита в Zoom с презентацией проекта и возможностью получить обратную связь от преподавателя.


Сессия с карьерным коучем:

Личная встреча с карьерным коучем с разбором актуальной для вас темы по трудоустройству — как поставить карьерные цели, составить резюме, проработать мотивацию, особенности и этапы собеседований, получение работы за рубежом, подготовка портфолио. Дата и время встречи обговаривается лично с коучем.