Машинное обучение с нуля на Python: scikit-learn, XGBoost +

Машинное обучение — это направление, которое позволяет создавать алгоритмы, способные учиться на данных и решать с их помощью разнообразные задачи. Это могут быть задачи классификации изображений, предсказание числовых значений, анализ текста, автоматизация принятия решений и многие другие. Эти технологии активно внедряются в различных сферах, начиная от финансового анализа и заканчивая медициной и разработкой автономных транспортных средств. И да, ЧатГПТ это тоже машинное обучение. Только очень крутое и страшное) В этом курсе вы познакомитесь с основными концепциями машинного обучения, научитесь работать с различными алгоритмами, такими как линейная регрессия, логистическая регрессия, случайные леса и градиентный бустинг. Вы также узнаете, как обрабатывать и анализировать данные, оценивать качество моделей и улучшать их с помощью методов регуляризации и уменьшения размерности. Все эти темы будут рассмотрены не только в теории, но и на практике, с применением современных библиотек машинного обучения, применяемых в индустрии, чтобы Вы могли закрепить свои знания на реальных задачах. Курс полностью текстовый, без видеоуроков. Всё изложено системно и по делу, чтобы Вы могли усваивать материал в удобном для Вас темпе. Помимо теории, мы на практике затронем следующий стэк: scikit-learn — это библиотека, с которой начинают изучение машинного обучения. В ней собраны простые, но мощные инструменты, которые помогают решать задачи вроде "определить, уйдёт ли клиент", "распознать спам" или "предсказать цену квартиры". Её используют в банках, маркетинге, здравоохранении и логистике — везде, где нужно анализировать таблицы с данными и делать прогнозы. Мы изучаем её, чтобы освоить базовые приёмы работы с данными и моделями. XGBoost, CatBoost и LightGBM — это более мощные инструменты, которые используют, когда нужно получить максимально точный результат. Эти библиотеки применяют в реальных проектах Яндекс, Сбербанк, Amazon, Netflix и других крупных компаниях. С их помощью можно, например, рекомендовать товары, выявлять мошенничество по транзакциям, улучшать рекламу, прогнозировать спрос. Мы учим их, потому что это рабочие инструменты, которые дают результат в задачах бизнеса.