По полезности
36
Создание рекомендательных систем
Программа курса
Вас ждёт изучение Machine Learning на продвинутом уровне с возможностью очного обучения в Москве. Для успешного прохождения курса вам понадобится знание Python и математики.
1.
Построение модели
2.
Работа с заказчиком
3.
Рекомендательные системы
4.
Компьютерное зрение
5.
Обработка естественного языка (NLP)
6.
Временные ряды
7.
Итоговый хакатон
8.
Дипломный проект
Показать все
Чему вы научитесь
Выдвигать и проверять гипотезы
Проектировать модели машинного обучения
Оценивать эффективность ML-моделей
Подбирать алгоритмы для моделей
Интерпретировать результаты исследований
Преподаватели
Навыки
Создание рекомендательных систем
Программа курса
Вы освоите работу с большими массивами данных, используя машинное обучение и Python. Обучение включает в себя большое количество практических заданий, выполняя которые, вы закрепите полученные знания.
1.
Python, быстрый старт: типы данных, функции, классы, ошибки
2.
Python, быстрый старт: строки, условия, циклы, списки и словари
3.
Библиотеки для анализа данных: Pandas
4.
Библиотеки для анализа данных: визуализация
5.
Знакомство с машинным обучением
6.
Основные модели машинного обучения: линейная регрессии
7.
Бинарная классификация
8.
Валидация. Почему это важно
9.
Решающие деревья
10.
Feature Engineering, Feature Selection
11.
Предсказание оттока клиентов и прогноз продаж
12.
Воркшоп: скоринг кредитного портфеля
Показать все
Чему вы научитесь
Работать на Python
Применять принципы Machine Learning
Создавать и применять функции
Проектировать рекомендательные системы
Преподаватели
Навыки
Создание рекомендательных систем