DEVrepublik

Наши вебинары

Statistical Hypothesis Testing

Регистрация

Стоимость : 650 UAH

Online

Все Data Scientist-ы хотят только одного, и это отвратительно. Это “p-значение < 0.05”. Мы поговорим о том, как правильно настроить и провести тесты статистических гипотез, в чем разница между нулевой и альтернативной гипотезами, что такое p-значение и почему мы хотим, чтобы оно было малым. Мы рассмотрим гипотезы о средних значениях и пропорциях генеральной совокупности, начиная с теории, и покажем, как это можно сделать в Python и R.

Linear Regression and Math behind it

Регистрация

Стоимость: 650 UAH

Online

Мы поговорим о линейной регрессии, одном из самых известных и понятных алгоритмов в машинном обучении. Мы собираемся сосредоточиться на простой линейной регрессии, которая содержит только одну входную переменную. Но та же логика и анализ будут распространяться на многопараметрическую линейную регрессию. Давайте поговорим более подробно.

Logistic Regression and Math behind it

Регистрация

Стоимость: 650 UAH

Online

Мы рассмотрим основы логистической регрессии: что такое логистическая регрессия, когда ее использовать, что стоит за ней и зачем она нужна. Давайте поговорим более подробно.

Classification and Regression Trees

Регистрация

Стоимость: 650 UAH

Online

Дерево решений - это контролируемая модель машинного обучения, используемая для прогнозирования цели путем изучения правил принятия решений по функциям. Деревья классификации и регрессии - это термин, обозначающий алгоритмы дерева решений, которые можно использовать для задач прогнозирования и классификации с регрессионным моделированием. Давайте поговорим более подробно.

Loss Functions

Регистрация

Стоимость: 650 UAH

Online

Функция потерь - хлеб с маслом современного машинного обучения; он переносит ваш алгоритм из теоретического в практический и превращает нейронные сети из прославленного умножения матриц в глубокое обучение. Давайте поговорим более подробно.

Tree-based models

Регистрация

Стоимость: 650 UAH

Online

Деревья решений - это контролируемые модели обучения, используемые для задач, связанных с классификацией и регрессией. Древовидные модели обладают высокой гибкостью, которая достигается ценой: с одной стороны, деревья способны улавливать сложные нелинейные отношения; с другой стороны, они склонны запоминать шум, присутствующий в наборе данных. Давайте поговорим более подробно.

Statistical Hypothesis Testing

Регистрация

Стоимость : 650 UAH

Online

Все Data Scientist-ы хотят только одного, и это отвратительно. Это “p-значение < 0.05”. Мы поговорим о том, как правильно настроить и провести тесты статистических гипотез, в чем разница между нулевой и альтернативной гипотезами, что такое p-значение и почему мы хотим, чтобы оно было малым. Мы рассмотрим гипотезы о средних значениях и пропорциях генеральной совокупности, начиная с теории, и покажем, как это можно сделать в Python и R.

Reinforcement Learning

Регистрация

Стоимость: 650 UAH

Online

Когда дело доходит до объяснения машинного обучения тем, кто не заинтересован в этой области, обучение с подкреплением (reinforcement learning), вероятно, является самым простым подразделом для решения этой задачи. Давайте поговорим более подробно.

Packages for Data Visualization

Регистрация

Стоимость:650 UAH

Online

Рассмотрим основные типы графиков. Как строить графики в Python с помощью пакетов matplotlib и seaborn?

Linear regression; Python

Регистрация

Стоимость:650 UAH

Online

Линейная регрессия обычно является первым алгоритмом машинного обучения, с которым сталкивается каждый ученый. Это простая модель, но каждый должен освоить ее, поскольку она закладывает основу для других алгоритмов машинного обучения. Давайте поговорим более подробно.

Logistic Regression on Python

Регистрация

Стоимость: 650 UAH

Online

Логистическая регрессия - это статистический метод прогнозирования бинарных классов. Результат или целевая переменная имеет дихотомический характер. Дихотомический означает, что есть только два возможных класса. Давайте поговорим более подробно.