Корзина ?
Моя корзина
Итого:
Ваша корзина пуста

Добавьте что-нибудь.

Machine Learning

1 июня 350 часов Удостоверение о повышении квалификации
Итого: 135 000 ₽

120 000 ₽


Соощить о новом наборе

Спасибо!
Ваша заявка получена. Мы сообщим о дате следующего набора!

Об обучении Для кого Эксперты Место проведения

Состав обучения:

Всего часов:

Видеоуроки (60 часов)
Домашние задания (48 часов)
Проект для портфолио (20 часов)

Вы научитесь:

Формулировать и валидировать гипотезы для data science-проектов
Составлять план решения data science-задач
Подбирать подходящие алгоритмы и метрики для разных моделей
Строить модели машинного обучения с помощью библиотек
Оценивать качество моделей машинного обучения

Программа мероприятия

Модуль 1. Введение в ML
  • Введение в Python
  • Библиотеки для Data Science и ML
  • Линейная регрессия
  • kNN
  • Деревья решений
  • Нейронные сети
Модуль 2. Градиентный бустинг (фрод)
  • Работа с табличными данными. Pandas
  • Препроцесинг. Генерация признаков
  • Валидация
  • Алгоритмы обучения для табличных данных
  • Реализация бустинга над деревьями
  • Распространенные пакеты градиентого бустинга
Модуль 3. Computer Vision (распознавание лиц)
  • Введение в computer vision
  • Сверточные сети
  • MNIST на NUMPY
  • Аугментация данных. Методы локализации лица
  • Методы нахождения опорных точек лица
  • Векторные представления лиц
Модуль 4. Natural Language Processing
  • Введение в область Natural Language Processing
  • Способы представления текста для обработки в моделях
  • Простые модели: TF/IDF, Bag of words
  • Концепция векторных представлений, Word2vec
  • FastText как бейзлайн для классификации
  • Обзор современных архитектур NLP

Обучение будет полезно:

Начинающие программисты
Опытные программисты
Разработчики
Тестировщики

Навыки после обучения:

Работа с табличными данными

Сегментация и классификация данных методами ML

Клюенков Владимир

Инженер в группе машинного обучения МТС

Образование: МФТИ
Опыт: Системы оптического распознавания объектов
Занимается внедрением лицевой и голосовой биометрии в процессы МТС. Профессиональный опыт: разработка системы оптического распознавания объектов и руководство разработкой алгоритмов машинного обучения приложения для изучения языков.
Тарасов Олег

Руководитель группы машинного обучения МТС

Образование: РГУ Нефти и газа им. Губкина
Опыт: Решает задачи платформизации машинного обучения
Решает задачи платформизации машинного обучения и построения надёжных пайплайнов по непрерывной поставке и верификации моделей. Опыт: 10 лет в разработке и поставке проектов в одном из крупнейших хайлоадов России — биллинге МТС. Руководил проектами по созданию клиентских чат-ботов с применением технологий NLP.
Адрес: Online
${param.title}
${param.position}
  • Практический опыт -

    ${param.experience}

  • Образование -

    ${param.education}

  • Эксперт по направлениям:

    ${param.directions}

  • Дополнительная информация:
    ${param.additional_info}

Оставьте заявку на обучение у эксперта, и мы обязательно свяжемся с вами!

Отменить

Спасибо за обращение!
Мы свяжемся с вами в ближайшее время!

Что-то пошло не так… Попробуйте еще раз!

Попробовать снова

С этим курсом также покупают: