- Регистрация
- 1 Дек 2015
- Сообщения
- 145.582
- Реакции
- 777.031
MACHINE LEARNING ДЛЯ НАЧИНАЮЩИХ [KARPOV.COURSES] 3 Часть
Всё про самую увлекательную профессию 21 века: от сбора данных до оценки эффекта от моделей машинного обучения
ЧЕМ ЗАНИМАЮТСЯ ML-ИНЖЕНЕРЫ:
В современном мире бизнес сталкивается со многими проблемами, которые требуют неординарных решений. Например, как идентифицировать клиентов, которые хотят уйти, и сохранить их с помощью ценовых факторов?
Работа ML-инженера заключается в решении подобного рода задач и создании систем, которые работают лучше и быстрее, чем решения, сделанные простым человеком.
ДЛЯ КОГО ЭТА ПРОГРАММА:
УЖЕ РАБОТАЕТЕ В IT
Вы уже работаете в IT, но хотите перейти в новую сферу или расширить свои знания и навыки, чтобы применить их в различных областях машинного обучения.
СТАРТ КАРЬЕРЫ
Хотите изучить машинное обучение, но не знаете, с чего начать. Курс научит вас необходимой математической базе для работы в ML и даст навыки для старта карьеры.
ПРОГРАММА КУРСА ://
1. ПРИКЛАДНАЯ РАЗРАБОТКА НА PYTHON
Python — один из самых популярных инструментов для анализа данных. В этом блоке мы научимся работать с этим языком, познакомимся с основными библиотеками для ML и узнаем, как грамотно использовать Python при командной работе. Также мы посвятим время изучению инструментов для работы с базами данных, как с помощью классического SQL, так и с помощью Python кода. Полученных знаний будет достаточно для работы не только в области анализа данных, но и в классической разработке на Python.
2. МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ И ПРИЛОЖЕНИЯ
Классические методы машинного обучения — это основа для большинства современных способов анализа данных, например, для оптимизации банковского ценообразования. Мы изучим основной теоретический инструментарий для успешного построения ML-дизайна в острых проблемах реальной индустрии и отточим новые навыки на практике.
3. ОБЗОР ОСНОВ DEEP LEARNING
Глубинное обучение с использованием нейронных сетей появляется тогда, когда классические модели бессильны: детекция объектов с картинки, генерация осмысленного текста, определение тональности звуковой дорожки и многое другое. В данном курсе мы обзорно посмотрим на решения, которые можно сделать с помощью deep learning, и попробуем в них разобраться.
4. СТАТИСТИКА И A/B-ТЕСТЫ
В этом блоке мы изучим основные понятия математической статистики, необходимые для улучшения моделей. Научимся правильно проводить A/B тестирование, чтобы достоверно измерять влияние внедрения ML моделей на продукт и бизнес. Обсудим нюансы при проведении экспериментов и способы оценки метрик при невозможности проведения A/B-теста.
5. СОБЕСЕДОВАНИЯ И КАК ИХ ПРОЙТИ
В последнем блоке курса мы еще раз вспомним основные моменты из всего курса и обсудим, как проходят собеседования на младшего специалиста в машинном обучении, как к ним готовиться и как их проходить. Мы хотим поделиться своим опытом и помочь пройти первый этап в поиске профессии мечты.
Продажник
СКАЧАТЬ
Всё про самую увлекательную профессию 21 века: от сбора данных до оценки эффекта от моделей машинного обучения
ЧЕМ ЗАНИМАЮТСЯ ML-ИНЖЕНЕРЫ:
В современном мире бизнес сталкивается со многими проблемами, которые требуют неординарных решений. Например, как идентифицировать клиентов, которые хотят уйти, и сохранить их с помощью ценовых факторов?
Работа ML-инженера заключается в решении подобного рода задач и создании систем, которые работают лучше и быстрее, чем решения, сделанные простым человеком.
ДЛЯ КОГО ЭТА ПРОГРАММА:
УЖЕ РАБОТАЕТЕ В IT
Вы уже работаете в IT, но хотите перейти в новую сферу или расширить свои знания и навыки, чтобы применить их в различных областях машинного обучения.
СТАРТ КАРЬЕРЫ
Хотите изучить машинное обучение, но не знаете, с чего начать. Курс научит вас необходимой математической базе для работы в ML и даст навыки для старта карьеры.
ПРОГРАММА КУРСА ://
1. ПРИКЛАДНАЯ РАЗРАБОТКА НА PYTHON
Python — один из самых популярных инструментов для анализа данных. В этом блоке мы научимся работать с этим языком, познакомимся с основными библиотеками для ML и узнаем, как грамотно использовать Python при командной работе. Также мы посвятим время изучению инструментов для работы с базами данных, как с помощью классического SQL, так и с помощью Python кода. Полученных знаний будет достаточно для работы не только в области анализа данных, но и в классической разработке на Python.
2. МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ И ПРИЛОЖЕНИЯ
Классические методы машинного обучения — это основа для большинства современных способов анализа данных, например, для оптимизации банковского ценообразования. Мы изучим основной теоретический инструментарий для успешного построения ML-дизайна в острых проблемах реальной индустрии и отточим новые навыки на практике.
3. ОБЗОР ОСНОВ DEEP LEARNING
Глубинное обучение с использованием нейронных сетей появляется тогда, когда классические модели бессильны: детекция объектов с картинки, генерация осмысленного текста, определение тональности звуковой дорожки и многое другое. В данном курсе мы обзорно посмотрим на решения, которые можно сделать с помощью deep learning, и попробуем в них разобраться.
4. СТАТИСТИКА И A/B-ТЕСТЫ
В этом блоке мы изучим основные понятия математической статистики, необходимые для улучшения моделей. Научимся правильно проводить A/B тестирование, чтобы достоверно измерять влияние внедрения ML моделей на продукт и бизнес. Обсудим нюансы при проведении экспериментов и способы оценки метрик при невозможности проведения A/B-теста.
5. СОБЕСЕДОВАНИЯ И КАК ИХ ПРОЙТИ
В последнем блоке курса мы еще раз вспомним основные моменты из всего курса и обсудим, как проходят собеседования на младшего специалиста в машинном обучении, как к ним готовиться и как их проходить. Мы хотим поделиться своим опытом и помочь пройти первый этап в поиске профессии мечты.
Продажник
Зарегистрируйтесь или войдите в свой аккаунт для просмотра данного контента на bazakursov.net
СКАЧАТЬ
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- [Вязание] Школа цветного вязания Selezneva Knitting Art [Molly Knits] [Ольга Селезнёва]
- Хоумстейджинг: от хобби до модной профессии [Олеся Ивашкина, Ирина Куликова]
- К2
- [Скидка] Стань топом арбитража в телеграм! Рега, спам, инвайт, первонах, автоответчик и многое другое: Telegram Prime. Бонусы [Повтор-3]
- Открытие дорог [Владислав Череватый]
- [Вышивка] Искусница [Тариф Прекрасная] [Djozefinna embroidery] [Евгения Юртова]