Машинное обучение: фундаментальные инструменты и практики от Нетологии
Вы научитесь
Программа курса
Вас ждёт изучение Machine Learning на продвинутом уровне с возможностью очного обучения в Москве. Для успешного прохождения курса вам понадобится знание Python и математики.
Построение модели
Познакомитесь с библиотекой Sklearn, а также изучите алгоритмы классификации, кластеризации и регрессии. Узнаете, как переобучить модель и оценить эффективность её работы.
Работа с заказчиком
Научитесь составлять план разработки проекта и отчёты по исследованиям, а также грамотно информировать заказчиков о результатах.
Рекомендательные системы
Рассмотрите способы проектироваеия рекомендательных систем на примере музыкального сайта, научитесь применять комбинированные алгоритмы.
Компьютерное зрение
Изучите механизмы машинного зрения, создадите классификатор изображений и научитесь проектировать нейросети.
Обработка естественного языка (NLP)
Познакомитесь с тематическим моделированием и дистрибутивной семантикой, а также узнаете больше о машинном переводе и генерации текстов.
Временные ряды
Рассмотрите возможности машинного обучения для повышения точности прогнозирования будущих значений, а также сможете выявлять структуру и происхождение временного ряда.
Итоговый хакатон
Совместно с другими студентами курса решите задачи по прогнозированию или оптимизации бизнес-процессов на основе реальных кейсов с помощью машинного обучения.
Дипломный проект
С учётом полученных на курсе знаний спроектируете модель машинного обучения под свои задачи либо на основе учебного датасета.
Похожие курсы
В каталог
