DEVrepublik

Наші вебінари

Statistical Hypothesis Testing

Реєстрація

Вартість : 650 UAH

Online

Усі Data Scientist-и хочуть тільки одного, і це огидно. Це «р-значення < 0,05». Ми поговоримо про те, як правильно налаштувати і провести тести статистичних гіпотез, в чому різниця між нульовою та альтернативної гіпотезами, що таке р-значення і чому ми хочемо, щоб воно було малим. Ми розглянемо гіпотези про середні значення та пропорції  загальної сукупності, починаючи з теорії, і покажемо, як це можна зробити в Python та R.

Linear Regression and Math behind it

Реєстрація

Вартість: 650 UAH

Online

Ми поговоримо про лінійну регресію, один з найбільш відомих і добре зрозумілих алгоритмів машинного навчання. Ми зосередимось на простому лінійному регресії, який містить лише одну вхідну змінну. Але та сама логіка та аналізи поширяться на багатозмінну лінійну регресію. Давайте поговоримо докладніше.

Logistic Regression and Math behind it

Реєстрація

Вартість: 650 UAH

Online

Ми переходимо до основ логістичної регресії: що таке логістична регресія, коли її використовувати, яка математика за нею і навіщо вона нам потрібна. Давайте поговоримо докладніше.

Boosting, part 1: Adaboost

Реєстрація

Вартість: 650 UAH

Online

AdaBoost (адаптивне підсилення) - алгоритм навчання ансамблю, який можна використовувати для класифікації або регресії. Хоча AdaBoost більш стійкий до надмірного оздоблення, ніж багато алгоритмів машинного навчання, він часто чутливий до галасливих даних та переживань. Давайте поговоримо докладніше.

Classification and Regression Trees

Реєстрація

Вартість: 650 UAH

Online

Дерево рішень - це контрольована модель машинного навчання, яка використовується для прогнозування цілі шляхом вивчення правил прийняття рішень із функцій. Класифікація та регресійні дерева - це термін для позначення алгоритмів дерева рішень, які можуть бути використані для класифікації чи прогнозування задач моделювання регресії. Давайте поговоримо докладніше.

Loss Functions

Реєстрація

Вартість: 650 UAH

Online

Функція втрат - це хліб і масло сучасного машинного навчання; він займає ваш алгоритм від теоретичного до практичного і перетворює нейронні мережі з множення прославленої матриці в глибоке навчання. Давайте поговоримо докладніше.

Power BI, Google Data Studio

Реєстрація

Вартість: 650 UAH

Online

Опис необхідності роботи з інструментами візуалізації даних. Давайте поговоримо докладніше.

Tree-based models

Реєстрація

Вартість: 650 UAH

Online

Дерева рішень - це наглядові моделі навчання, що застосовуються для проблем, що стосуються класифікації та регресії. Деревомоделі представляють високу гнучкість, яка цінується: з одного боку, дерева здатні фіксувати складні нелінійні зв’язки; з іншого боку, вони схильні запам'ятовувати шум, присутній у наборі даних. Давайте поговоримо докладніше.

Statistical Hypothesis Testing

Реєстрація

Вартість : 650 UAH

Online

Усі Data Scientist-и хочуть тільки одного, і це огидно. Це «р-значення < 0,05». Ми поговоримо про те, як правильно налаштувати і провести тести статистичних гіпотез, в чому різниця між нульовою та альтернативної гіпотезами, що таке р-значення і чому ми хочемо, щоб воно було малим. Ми розглянемо гіпотези про середні значення та пропорції  загальної сукупності, починаючи з теорії, і покажемо, як це можна зробити в Python та R.

Reinforcement Learning

Реєстрація

Вартість: 650 UAH

Online

Що стосується пояснення машинного навчання тим, хто не стосується цієї галузі, то reinforcement learning, мабуть, є найпростішим підполем для цього завдання. Давайте поговоримо докладніше.

Packages for Data Visualization

Реєстрація

Вартість:650 UAH

Online

Розберемо основні типи графіків. Як будувати графіки в Python за допомогою пакетів matplotlib і seaborn.