 | | | | На уроке вы поймёте, как обрабатывать большие объемы данных, выявлять скрытые закономерности и делать точные прогнозы. | | | | | |
|  | | Вспомним базовые термины машинного обучения: что такое нейросети, искусственный интеллект и глубокое обучение | | | | | Обсудим коэффициенты корреляции Пирсона, Спирмана и Фи, а также линейную регрессию | | | | | Познакомимся с реальными примерами использования машинного обучения в бизнесе | | |
|  | | Олег Булыгин | - Занимал управленческие должности в научно-производственных компаниях космической отрасли
- Помогает компаниям реализовывать IT-проекты
- Спикер и автор образовательных программ
| | |
| | ЖДЁМ ВАС НА ОТКРЫТОМ УРОКЕ | Урок будет отличной подготовкой перед стартом курса по машинному обучению 23 июля. На курсе вы изучите: - Задачи регрессии, классификации и кластеризации;
- Продвинутые техники построения моделей: пайплайны и ансамблевые модели;
- Библиотеку Scikit-learn для ML, предобработку данных;
- Реализуете проект по созданию модели машинного обучения, на которых отработаете все полученные навыки.
Записывайтесь на урок, чтобы освежить знания по машинному обучению. | | | |
| |
