Практический Machine Learning
- Суть
- Практическое машинное обучение от разведочного анализа данных до внедрения моделей в продакшн
- На выходе
- Разрабатывать полный цикл ML-проектов; Выполнять разведочный анализ данных (EDA); Проводить feature engineering и кодирование признаков; Обучать и интерпретировать модели классификации и регрессии; Внедрять обученные модели в продакшн
- Навыки
- feature engineering · градиентный бустинг · случайные леса · кластеризация · визуализация данных · классификация · регрессия
- Кому подойдёт
- те, кто хочет научиться решать прикладные задачи анализа данных на практике