Назад к Python
Скидка!

[GeekBrains] Машинное обучение. Часть 3 из 5 (2020)

490,00 49,00

Добавить в список желаний
Добавить в список желаний
Want a discount? Become a member!

Описание

[GeekBrains] Машинное обучение. Часть 3 из 5 (2020)

Программа
30+ онлайн-уроков, более 65 часов обучающего контента и практика после каждого занятия
Длительность: 5 месяцев.

Модуль 1. Теория вероятностей и математическая статистика
Модуль 2. Библиотеки Python для Data Science: Numpy, Matplotlib, Scikit-learn
Модуль 3. Библиотеки Python для Data Science: продолжение
Модуль 4. Алгоритмы анализа данных
Модуль 5. Системы машинного обучения в Production

Программа курса подробно

Теория вероятностей и математическая статистика

  • Случайные события. Условная вероятность. Формула Байеса. Независимые испытания
  • Дискретные случайные величины. Закон распределения вероятностей. Биномиальный закон распределения. Распределение Пуассона
  • Описательная статистика. Качественные и количественные характеристики популяции. Графическое представление данных
  • Непрерывные случайные величины. Функция распределения и плотность распределения вероятностей. Равномерное и нормальное распределение. Центральная предельная теорема
  • Проверка статистических гипотез. P-значения. Доверительные интервалы. A/B-тестирование
  • Взаимосвязь величин. Параметрические и непараметрические показатели корреляции. Корреляционный анализ
  • Многомерный статистический анализ. Линейная регрессия
  • Дисперсионный анализ. Логистическая регрессия

Курсовой проект
Разведочный анализ данных (EDA) на основе выбранного датасета: визуализация, корреляционный, дисперсионный и факторный анализ

Библиотеки Python для Data Science: Numpy, Matplotlib, Scikit-learn

  • Введение в курс. Вебинар
  • Вычисления с помощью Numpy. Работа с данными в Pandas. Видеоурок
  • Вычисления с помощью Numpy. Работа с данными в Pandas. Вебинар
  • Визуализация данных в Matplotlib. Видеоурок
  • Визуализация данных в Matplotlib. Вебинар
  • Обучение с учителем в Scikit-learn. Видеоурок
  • Обучение с учителем в Scikit-learn. Вебинар
  • Обучение без учителя в Scikit-learn. Видеоурок
  • Обучение без учителя в Scikit-learn и введение в итоговый проект. Вебинар
  • Консультация по итоговому проекту. Вебинар

Курсовой проект
Соревнование на платформе Kaggle по предсказанию цены на недвижимость, решение задачи регрессии

Библиотеки Python для Data Science: продолжение

  • Введение в задачу классификации. Постановка задачи и подготовка данных
  • Анализ данных и проверка статистических гипотез
  • Построение модели классификации
  • Оценка и интерпретация полученной модели. Обсуждение курсового проекта

Курсовой проект
Соревнование на платформе Kaggle по кредитному скорингу, решение задачи классификации

Алгоритмы анализа данных

  • Алгоритм линейной регрессии. Градиентный спуск
  • Масштабирование признаков. L1- и L2-регуляризация. Стохастический градиентный спуск
  • Логистическая регрессия. Log Loss
  • Алгоритм построения дерева решений
  • Случайный лес
  • Градиентный бустинг (AdaBoost)
  • Классификация с помощью KNN. Кластеризация K-means
  • Снижение размерности данных

Курсовой проект
Участие в одном или двух соревнованиях на Kaggle: предсказать средний балл на экзамене по математике, который получают ученики репетиторов (задача регрессии); предсказать, подойдет ли репетитор для подготовки к экзамену по математике (задача классификации)

Системы машинного обучения в Production

  • Введение в задачу предсказания оттока. Формализация задачи и сбор сырых данных
  • Загрузка данных и построение обучающей выборки. Анализ и предобработка датасета. Балансировка классов
  • Выбор и обучение модели на отобранных признаках. Сравнение качества и оценка модели
  • Оценка потенциального влияния на бизнес. Масштабирование решения
  • Подготовка к продакшену. Планировщик задач и перенос проекта из Jupyter в PyCharm

Курсовой проект
Оценка потенциального влияния на бизнес ML-решения, построение модели оттока клиентов в игровых проектах и подготовка кода для Production в PyCharm

Отзывы

Отзывов пока нет.

Будьте первым, кто оставил отзыв на “[GeekBrains] Машинное обучение. Часть 3 из 5 (2020)”