DEVrepublik

Machine Learning basis

Machine Learning basis

Цей модуль починається зі вступу до машинного навчання: як воно організоване, які є підгалузі машинного навчання, фундаментальні відмінності між цими підходами та типи проблем, для вирішення яких вони призначені.

Потім студенти знайомляться з постановкою задачі машинного навчання, вибираючи відповідну цільову функцію та алгоритм для даної задачі Добре відомо, що обробка даних та вибір функцій займають більшу частину часу розробки моделі. Студенти вивчають методи, що дозволяють ефективно справлятися з відсутніми значеннями, викидами, категоріальними змінними та створюють нові функції.

Навчальний план:

« Червень 2020 » loading...
ПнВтСрЧтПтСбНд
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
1
2
3
4
5
Лип 27

Machine Learning Basis Реєстрація

27.07-12.08

27 Липня 09:00 - 12:00
  • Постановка завдання машинного навчання;
  • Конструювання ознак;
  • Функції втрат;
  • Генералізація та оцінка моделі;
  • Оптимізація гіперпараметрів;
  • Вибір моделі;
  • Лінійна регресія;
  • Логістична регресія.

(З понеділка по п’ятницю)

online

Плата: 7500 грн

Топ навички, якими Ви оволодієте:

  • Досвідом в математичних обчисленнях з використанням популярних пакетів Python, таких як NumPy або Scikit-Learn;
  • Знаннями як використовувати лінійні / нелінійні моделі;
  • Як підготувати дані до побудови моделей (feature engineering)
  • Як навчати і оцінювати ефективність моделей машинного навчання
  • Як налаштовувати гіперпараметри моделі і вибирати фінальну модель

Це саме для Вас, якщо Ви:

  • особа, яка шукає зміну кар’єри
  • випускник університету в пошуках роботи в науці про дані
  • розробник з математичним складом розуму, який хотів би домогтися кар’єрного зростання
  • власник бізнесу, який хотів би використовувати аналіз даних і реалізовувати проекти, засновані на даних та штучному інтелекті
  • фахівець Data Scientist, який хоче систематизувати знання та освоїти глибоке навчання