Описание [Karpov.Courses] [Нерсес Багиян, Алексей Кожарин, Никита Табакаев] Machine Learning для начинающих. Часть 7 из 7 (2023):
Чем занимаются специалисты по машинному обучению (ML-инженеры):
В современном мире компании сталкиваются с различными задачами, которые требуют нестандартных решений. Например, как определить клиентов, которые собираются уйти, и удержать их с помощью изменения цен?
Работа ML-инженера заключается в решении подобных задач и создании систем, которые работают лучше и быстрее, чем решения, разработанные человеком.
Для кого предназначен этот курс:
- Если вы уже работаете в IT, но хотите перейти в новую область или расширить свои знания и навыки для применения в различных сферах машинного обучения.
- Если вы начинаете карьеру и хотите изучить машинное обучение, но не знаете, с чего начать. Курс предоставит вам необходимую математическую базу для работы в ML и навыки для начала карьеры.
- Прикладная разработка на Python
Python — один из самых популярных инструментов для анализа данных. В этом разделе мы научимся работать с этим языком, познакомимся с основными библиотеками для машинного обучения и узнаем, как эффективно использовать Python в командной работе. Также мы рассмотрим инструменты для работы с базами данных, как с помощью классического SQL, так и с помощью кода на Python. Полученные знания позволят вам работать не только в области анализа данных, но и в классической разработке на Python. - Машинное обучение и приложения
Классические методы машинного обучения лежат в основе большинства современных методов анализа данных, например, для оптимизации банковского ценообразования. Мы изучим основные теоретические инструменты для успешного создания ML-дизайна в реальных задачах и отработаем новые навыки на практике. - Обзор основ глубокого обучения (Deep Learning)
Глубокое обучение с использованием нейронных сетей применяется, когда классические модели не справляются: обнаружение объектов на изображениях, генерация осмысленного текста, определение тональности аудиодорожки и многое другое. В этом курсе мы рассмотрим решения, которые можно реализовать с помощью deep learning, и попытаемся в них разобраться. - Статистика и A/B-тесты
В этом разделе мы изучим основные понятия математической статистики, необходимые для улучшения моделей. Научимся правильно проводить A/B тестирование, чтобы точно измерять влияние внедрения ML моделей на продукт и бизнес. Обсудим нюансы при проведении экспериментов и способы оценки метрик при невозможности проведения A/B-теста. - Собеседования и как их пройти
В последнем блоке курса мы ещё раз вспомним основные моменты из всего курса и обсудим, как проходят собеседования на позицию младшего специалиста в машинном обучении, как к ним готовиться и как их проходить. Мы хотим поделиться своим опытом и помочь вам пройти первый этап в поиске профессии мечты.
Скачать курс [Karpov.Courses] [Нерсес Багиян, Алексей Кожарин, Никита Табакаев] Machine Learning для начинающих. Часть 7 из 7 (2023):
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться
Последнее редактирование модератором: