Стартует новый набор на курс по Machine Learning! |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2017-06-19 12:05 с 25 июня стартует новый набор на курс по Machine Learning! 6 занятий по воскресеньям. Этот курс подойдет в качестве серьезного старта в Data Science. При этом порог входа ниже чем на курсах, которые можно найти в онлайне. Читает курс Немного о себе: я работаю в Яндексе, делаю Поиск. В свободное время пилю интересные проекты в области Data Science, читаю лекции в ВШЭ (https://cs.hse.ru/dpo/datamining) Плюсы: - Почти без формул - Много графиков - Работающие на практике алгоритмы - Практические задания на занятиях Программа: 25.06 Введение: какие задачи можно успешно решать, что такое Big Data, зачем нужны нейросети? В практической части предобрабатываем и визуализируем данные на Python с помощью библиотек numpy, matplotlib и pandas. 02.07 Знакомство с самой популярной библиотекой ML: scikit-learn. Задача понижения размерности и кластеризации. В практической части делаем распознавание рукописных цифр в 10 строк кода. 09.07 Алгоритм RandomForest. Предсказываем судьбу пассажиров Титаника, исходя из данных на билете. 16.07 Метрики оценки качества предсказаний. Алгоритм KNearestNeighbors. Решаем соревнование на kaggle. 23.07 Линейная и логистическая регрессия. Почему линейные модели работают? Обработка текстовых данных: TF-IDF, word2vec. Оцениваем эмоциональный окрас отзывов на IMDB. 30.07 SVM и XGBoost. Предсказываем, отдаст ли клиент банка кредит, на данных от Tinkoff Чего не будет в этом курсе: - Нейросетей. Мы их будем немного касаться, но я сознательно хочу вынести их в отдельный курс. Нет смысла учить нейросети без списка тем выше. - Reinforcement Learning. Это супер-интересная тема, и я очень хочу когда-то про нее сделать отдельный курс. Аргументы такие же как с нейросетями. - Big Data. Мы не будем работать с данными, которые не помещаются на жесткий диск. Хорошая новость: почти всегда они помещаются на жесткий диск :) Запись и все детали курса здесь https://www.facebook.com/events/1380292448725513/ Источник: www.facebook.com Комментарии: |
|