Это курс об автоматизации. Вы узнаете, как научить компьютеры «думать» самостоятельно. Мы поможем уверенно стартовать в карьере в ML: вы сможете сделать итоговый проект на реальных данных. 30% теории. 70% практики.
Вы научитесь: 1. Анализировать и визуализировать большие объемы данных 2. Сводить бизнес-задачу в задачу машинного обучения 3. Работать с данными разных типов
Какими проектами может заниматься специалист по машинному обучению: 1. Создаст умный поиск, который поймет пользователя с полуслова и точно найдет то, что просит человек 2. Разработает алгоритм для персонифици-рованной рекламы в социальных сетях: чтобы клиенты точно нажали на рекламный баннер, который на 100% попадает в их сердечко 3. Придумает умного бота для общения с клиентами — «Алису 2.0» или голосового помощника «Игоря» 4. Получит информацию из данных компании и сможет предложить на их основе рабочую гипотезу для увеличения прибыли компании
Программа курса: Модуль 0 - Установочная сессия Модуль 1 - Введение. Определение ML Модуль 2 - Анализ данных как первый шаг к ML/DS Модуль 3 - Постановка задачи машинного обучения на примере KNN Встреча по темам 1-3 Модуль 4 - Валидация модели и подготовка данных Модуль 5 - Обучение с учителем — регрессия Модуль 6 - Обучение с учителем — классификация Встреча по темам 4-6 Модуль 7 - Деревья решений Модуль 8 - Обучение без учителя Модуль 9 - Оптимизация ML-пайплайна Встреча по темам 7-9 + объяснения итогового проекта Модуль 10 - Итоговый проект Модуль 11 - Введение в глубокое обучение (DL + CV) Модуль 12 - Введение в обработку текстов (NLP) Модуль 13 - Введение в рекомендательные системы (RecSys) Модуль 14 - Обзор наиболее популярных бизнес-задач, решаемых с помощью ML. Маппинг задач на ранее пройденный материал Модуль 15 - Проект
Информация о видео Название: Data Scientist Автор: Иван Аникин, Владимир Бугаевский Год выхода: 2024 Жанр: Видеокурс Язык: Русский Выпущено: Россия Продолжительность: долго
