Полная схема проекта по машинному обучению на практику (Елена Кантонистова, ФКН ВШЭ)
102 смотрели · 1 год назад
⏩ Курс "Машинное обучение" на ФКН ВШЭ Конспекты лекций, материалы семинаров и домашние задания (теоретические, практические, соревнования) по курсу "Машинное обучение", проводимому на бакалаврской программе "Прикладная математика и информатика" Факультета компьютерных наук Высшей школы экономики. Записи лекций и семинаров ▪Полный плейлист ▪Вводная лекция ▪Линейная регрессия ▪Линейная регрессия и градиентное обучение ▪Продвинутые градиентные методы, линейная классификация ▪Метрики качества классификации (+небольшое продолжение) ▪Логистическая регрессия (+продолжение) ▪Метод опорных векторов, многоклассовая классификация ▪Решающие деревья ▪Решающие деревья (продолжение), разложение ошибки на смещение и разброс ▪Случайные леса, градиентный бустинг ▪Градиентный бустинг (продолжение) ▪Стекинг. Обучение без учителя и кластеризация. ▪Визуализация, обучение представлений ▪Рекомендательные системы 🖥 Github @machinelearning
Курсы по искусственному интеллекту и машинному обучению на «Открытом образовании»
Искусственный интеллект и машинное обучение — «горячие» темы, но многие не знают как к ним подступиться, ведь нужно знать высшую математику и уметь программировать. На самом деле достаточно знать школьную математику и основы языка программирования Python. Мы собрали курсы Вышки на платформе «Открытое образование», которые помогут освоить эти разделы науки о данных. А если вы еще не владеете Python — загляните в нашу предыдущую подборку, где мы собрали курсы по цифровой грамотности и программированию на этом языке...