Курс PYML: Введение в машинное обучение на Python
з-дневный практический курс по основам машинного обучения для специалистов по аналитике данных, разработчиков и руководителей, которые хотят освоить базовые понятия Machine Lerning.
ПРОГРАММА КУРСА ВВЕДЕНИЕ В МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
- Место машинного обучения в области искусственного интеллекта
- Теоретическая часть: основные понятия; классификация задач, решаемых с помощью методов машинного обучения; виды данных, понятие датасета.
- Практическая часть: первичный анализ датасета, предобработка данных.
- Задачи классификации: бинарная и множественная классификация
- Теоретическая часть: определение и примеры задач классификации. Математическое описание модели решающего дерева в задачи бинарной классификации. Метрики бинарной классификации.
- Практическая часть: решение задач бинарной и множественной классификаций.
- Задачи регрессии
- Теоретическая часть: определение и примеры задач регрессии. Математическое описание модели линейной регрессии. Метрики задач регрессии. Способы регуляризации.
- Практическая часть: решение задачи регрессии.
- Задача кластеризации
- Теоретическая часть: определение и примеры задач кластеризации. Математическое описание модели kNN. Связь кластеризации с понижением размерности пространства объектов датасета.
- Практическая часть: решение задачи кластеризации и понижения размерности данных.
- Использование моделей машинного обучения в production
- Теоретическая часть: сериализация/десериализация объектов в Python, фреймворк Flask.
- Практическая часть: создание веб-сервиса на фреймворке Flask.
Регистрация