Курс по машинному обучению от Mail.Ru Group

МЕНЮ


Искусственный интеллект. Новости
Поиск
Регистрация на сайте
Сбор средств на аренду сервера для ai-news

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематика

Авторизация



RSS


RSS новости

Новостная лента форума ailab.ru


2018-09-11 18:16

Семинары

Mail.Ru Group запускает курс по машинному обучению, где эксперты расскажут о технологиях, которые используют специалисты из EGO, чтобы сделать Почту Mail.Ru еще более удобным и современным продуктом.

Курс рассчитан на студентов старших курсов и аспирантов технических вузов, обучающихся на математическом или физико-техническом направлении. Самым успешным выпускникам курса будет предложена оплачиваемая стажировка в командах машинного обучения Почты и Антиспама.

Регистрация открыта до 22 сентября по ссылке.

За время курса студенты узнают, как:

• применять методы машинного обучения к задачам Почты и Антиспама;

• запускать системы машинного обучения на многомиллионной аудитории;

• оценивать качество систем машинного обучения в продакшене.

Курс состоит из 20 занятий. Каждое из них будет содержать теоретическую и практическую части, где можно будет применить полученные знания на реальных задачах.

Занятия будут проходить два раза в неделю в офисе Mail.Ru Group.

Программа курса:

  1. Регрессия от одной переменной и нескольких переменных. Переобучение и способы борьбы с ним.
  2. Логистическая регрессия. Бинарная и многоклассовая классификация. Классификатор kNN.
  3. Метод опорных векторов.
  4. Работа с текстом: препроцессинг и векторное представление, задачи классификации.
  5. Тематическое моделирование: pLSI, LDA.
  6. Векторное представление текста: word2vec, fastText.
  7. Алгоритмы понижения размерности: PCA, LSH.
  8. EM-алгоритм, k-means и s-means алгоритм.
  9. Иерархические алгоритмы кластеризации. Метрики оценки кластеризации.
  10. Деревья решений. Ансамбли деревьев: случайный лес.
  11. Градиентный бустинг над деревьями: xgboost.
  12. AB-тестирование.
  13. Интервальные оценки качества классификаторов в продакшене.

Чтобы попасть на курс, необходимо зарегистрироваться по ссылке до 10:00 (мск) 22 сентября. После этого нужно будет пройти электронный тест (ссылка придет на почту, которую вы указали при регистрации). Ссылка будет доступна в течение двух суток.

Занятия начнутся с 27 сентября.

Чтобы подготовиться к отбору:

  1. Почитайте книги:
  • Зорич «Математический анализ»,
  • Ю.В. Прохоров, Л.С. Пономаренко, Лекции по теории вероятностей и математической статистике,
  • Боровков А.А. Теория вероятностей,
  • Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика

2. Посмотрите лекциина обучающем канале Технострим

3. Изучите туториал по Python

Это отличный шанс пройти обучение, получить опыт и знания от ведущих специалистов и попасть на стажировку в крупнейшую IT-компанию страны!


Источник: m.vk.com



Поддержи проект ai-news рублем. Машины верят в тебя! >>



Комментарии: