- Суть
- Классические методы и базовые модели машинного обучения для начинающих
- Уровень
- с нуля
- На выходе
- Применение алгоритмов ансамблевого обучения (Random Forest, Boosting, Bagging); Проектирование простых рекомендательных систем; Понимание механики коллаборативной фильтрации; Базовое понимание архитектур нейронных сетей; Выбор подходящей ML-модели под бизнес-задачу
- Навыки
- Random Forest · Boosting · Bagging · ансамблевые методы · коллаборативная фильтрация · рекомендательные системы · Machine Learning
- Кому подойдёт
- начинающие специалисты в IT; разработчики, желающие сменить профиль; математики, стремящиеся применять свои знания в бизнесе
