Data Science. Уровень 2. Применение машинного обучения
- Суть
- Применение алгоритмов машинного обучения для классификации, кластеризации и прогнозирования
- Уровень
- для практикующих
- На выходе
- Формализовать бизнес-задачи для машинного обучения; Строить модели на основе деревьев решений и линейной регрессии; Проводить кластеризацию данных для поиска закономерностей; Анализировать временные ряды для прогнозирования; Применять базовые методы анализа текстов и работы с нейронными сетями
- Навыки
- деревья решений · линейная регрессия · кластеризация · анализ временных рядов · работа с нейронными сетями
- Кому подойдёт
- Тем, кто владеет базой и хочет научиться применять алгоритмы ML на практике