[Нетология] Машинное обучение . Часть 1 из 8

Machine learning — процесс обучения нейронных сетей выявлению закономерностей на основании подготовленных массивов данных. Работающие модели применяют везде: от тяжёлого машиностроения до майнинга криптовалют. Специалистов по глубокому обучению пока мало и они быстро находят себе интересные проекты. Чему вы научитесь на курсе Формулировать задачу для data science-проекта Выдвигать идеи и гипотезы и составлять план решения задачи Подбирать алгоритмы и метрики под задачу для разных моделей На примерах изучите основные алгоритмы и узнаете, в каких случаях их использовать Строить модели машинного обучения с помощью библиотеки Sklearn Рассмотрите примеры кода обучения, научитесь применять знания на практике Оценивать качество моделей машинного обучения Ознакомитесь с подходами предотвращения переобучения, изучите методы оценки Интерпретировать результаты и составлять отчёт об исследовании Научитесь сравнивать алгоритмы на готовых датасетах, определять методы улучшения качества Построение модели Работа с заказчиком Рекомендательные системы Компьютерное зрение Обработка естественного языка (NLP) Временные ряды Итоговый хакатон Дипломная работа