Машинное обучение [TutorPlace] [Светослав Зверев] [Повтор]

Складчина: Машинное обучение [TutorPlace] [Светослав Зверев] [Повтор]

Освоение машинного обучения открывает доступ к глубокому анализу информации и принятию обоснованных бизнес-решений. Часто специалисты сталкиваются с трудностями при интерпретации данных, поиске аномалий и настройке точных моделей прогнозирования. Данный курс поможет вам пройти путь от понимания основ до реализации практических алгоритмов с использованием реальных кейсов. Вы научитесь трансформировать «сырые» данные в эффективный инструмент управления, минимизируя риски и повышая точность расчетов.

Чему вы научитесь:

• Применять модели кластеризации для группировки данных.
• Использовать регрессионные модели для построения прогнозов.
• Профессионально собирать, агрегировать и систематизировать массивы данных.
• Обнаруживать аномалии, шумы и скрытую сезонность в показателях.
• Подготавливать данные к анализу через методы нормировки и параметризации.

Для кого этот курс:
Курс подойдет тем, кто стремится освоить методы классификации данных и хочет научиться профессиональной визуализации информации для извлечения прикладных выводов.

Программа курса:

• Определение и практические задачи кластеризации, классификации и регрессии.
• Виды и разбор алгоритмов моделей.
• Сбор, агрегация и систематизация данных.
• Выявление аномалий, шумов и сезонности.
• Параметризация, нормировка и подготовка данных для анализа.
• Практическое применение изученных алгоритмов.

Спойлер: Программа подробно:

21 урок, 3 недели

1 неделя
Урок 1. О чем будет курс.
Урок 2. Определение задач кластеризация (группировка данных).
Урок 3. Виды моделей кластеризации.
Урок 4. Практические задачи кластеризации.
Урок 5. Определение задач классификации.
Урок 6. Виды моделей классификации.
Урок 7. Практические задачи классификации.

2 неделя
Урок 8. Определение задач регрессии.
Урок 9. Виды моделей регрессии.
Урок 10. Практические задачи регрессии.
Урок 11. Сбор, агрегация и систематизация данных.
Урок 12. Выявление аномалий и шумов в данных.
Урок 13. Выявление сезонности в данных.
Урок 14. Параметризация категориальных данных.

3 неделя
Урок 15. Нормировка данных.
Урок 16. Агрегация данных.
Урок 17. Разбор алгоритмов кластеризации на практике.
Урок 18. Разбор алгоритмов классификации на практике.
Урок 19. Разбор регрессионных моделей на практике.
Урок 20. Визуализация данных.
Урок 21. Оценка параметров моделей.

Кто такой Светослав Зверев:
Преподаватель анализа и интерпретации данных с академическим бэкграундом. Имеет глубокие знания в сфере машинного обучения, подтвержденные международным опытом обучения на уровне PhD.

Почему стоит доверять автору:

• Выпускник МФТИ с многолетним опытом преподавания.
• Преподаватель в ведущих вузах страны: РАНХиГС и ВШЭ.
• Обширный практический опыт создания обучающих материалов для частных и государственных университетов.

Цена 41 руб.
Скрытая ссылка

Повтор: Скрытая ссылка