Елена Кантонистова «Практический Machine Learning» — Stepik слив скачать
![[Stepik] Практический Machine Learning (Елена Кантонистова)](/images/courses/26/361376/kurs-stepik-prakticheskiy-machine-learning-yelena-kantonistova.jpg)
![[Stepik] Практический Machine Learning (Елена Кантонистова) облако, фото 2 из 2.](/screen/78/kurs-yelena-kantonistova-prakticheskiy-machine-learning-stepik-yandex-oblako.webp)
- Добавлено: 2022-12-28
- Автор курса: Елена Кантонистова
- Сайт автора: Перейти
- Доступ: Облако Mail / Yandex / Google
- Скачать: PC / Smartphone / Tablet
- Изучите классические и современные алгоритмы машинного обучения
- Повторите или освоите математические подходы, необходимые для анализа данных
После прохождения курса вы сможете полностью решать классические задачи анализа данных: начиная от сбора и хранения данных и заканчивая внедрением обученных моделей в продакшн.
Важно! Курс находится в процессе наполнения.
Программа курса:
- О курсе
- Инструменты
- Kaggle
- Введение
- Основные понятия машинного обучения
- Типы задач в машинном обучении
- Схема проекта по машинному обучению
- Оценка обобщающей способности модели
- Домашнее задание
- Разведочный анализ данных
- Основы линейной регрессии
- Регуляризация
- Практические особенности линейной регрессии
- Feature engineering
- Метрики качества регрессии
- Домашнее задание
- Переход от регрессии к классификации
- Задача оценивания вероятностей, логистическая регрессия
- Базовые метрики классификации
- Домашнее задание
- Метод опорных векторов
- Ядровой метод опорных векторов
- Продвинутые (интегральные) метрики классификации
- Домашнее задание
- Многоклассовая и multilabel-классификация
- Метод ближайших соседей
- Быстрый поиск соседей
- Калибровка вероятностей
- Решающее дерево
- Тонкости решающих деревьев
- Разложение ошибки на смещение и разброс
- Бэггинг. Случайный лес
- Бустинг. Градиентный бустинг над решающими деревьями
- Современные имплементации градиентного бустинга
- Работа с пропущенными значениями
- Поиск аномалий
- Кодирование категориальных признаков
- Методы отбора признаков
- Метод главных компонент
- Сингулярное разложение
- Линейный дискриминантный анализ
- Методы визуализации данных
- K-means
- Иерархическая кластеризация
- DBSCAN, HDBSCAN
- Метрики качества кластеризации
- Графовая кластеризация
- SHAP
- LIME
- Коллаборативная фильтрация
- Матричные разложения
- Факторизационные машины
- ML-подход
- Метрики качества ранжирования и рекомендаций
- Ранжирование
- Автоматический подбор гиперпараметров: Optuna
- Фреймворк для AutoML – H2O
- Обзор других фреймворков (TPOT, auto-sklearn, MLBox)
- Особенности работы с временными рядами
- Статистические методы прогноза временных рядов
- Адаптивные модели
- Прогнозирование временных рядов с помощью ML
- Библиотеки для анализа временных рядов: prophet
Купить другие курсы и тренинги от Елены Кантонистовой
Рекомендуемые курсы
![[Udemy] Машинное обучение в Python: Machine Learning & Data Science (Jose Portilla, Влад Бурмистров)](/images/courses/55/353359/kurs-udemy-mashinnoye-obucheniye-v-python-machine-learning-data-science-jose-portilla-vlad-burmistrov.jpg)
Добро пожаловать на самый полный курс по Машинному Обучению и Data Science! Этот курс - лучший способ начать с нуля и стать специалистом по data science и машинному обучению с помощью Python. Это русскоязычная версия курса, который Хосе и его команда готовили больше года. И это уже после того, как
![[Self-Learning] SQL для начинающих (Виталий Трунин)](/images/courses/2/378080/kurs-self-learning-sql-dlya-nachinayuschikh-vitaliy-trunin.jpg)
[Self-Learning] SQL для начинающих (Виталий Трунин) Изучайте SQL по авторской методике, не привязываясь к СУБД. После прохождения данного курса Вы сможете писать SQL запросы и в MySQL, и в PosrgreSQL, и в Microsoft SQL Server Описание курса Здравствуйте, уважаемые посетители! Данный курс рассчитан
![[stepik] Основы компьютерных и веб-технологий с Python от Диджитализируй (Алексей Голобурдин)](/images/courses/4/230812/kurs-stepik-osnovy-kompyuternykh-i-veb-tekhnologiy-s-python-ot-didzhitaliziruy-aleksey-goloburdin.jpg)
Курс даёт фундаментальное понимание веб-технологий, необходимое всем разработчикам, создающим Интернет проекты О курсе Чтобы быть эффективным веб-разработчиком, мало знать только синтаксис выбранного языка программирования, например, Python. Для уверенной разработки веб-систем нужно иметь понимание
![[Stepik] Поколение Python: курс для профессионалов (Тимур Гуев, Артур Харисов)](/images/courses/4/347280/kurs-stepik-pokoleniye-python-kurs-dlya-professionalov-timur-guyev-artur-kharisov.jpg)
«Поколение Python»: курс для профессионалов продолжает линию курсов «Поколение Python» адресован знающим базовые конструкции и типы данных языка Python знакомит с дополнительными возможностями языка Python В курсе рассматриваются даты и время, дополнительные типы коллекций, итераторы, генераторы,
![[Stepik] Создаем чат-бот на базе Python Aiogram (Дмитрий Читалов)](/images/courses/13/395932/kurs-stepik-sozdayem-chat-bot-na-baze-python-aiogram-dmitriy-chitalov.jpg)
Чему вы научитесь Создавать асинхронные чат-боты О курсе Очень важно, что вы в любой момент сможете ЗАДАТЬ ВОПРОС ПРЕПОДАВАТЕЛЮ и проконсультироваться по сложностям, возникающим в процессе освоения материала. Очень важно, что вы ПОЛУЧИТЕ ЦЕННЫЕ ПРАКТИЧЕСКИЕ НАВЫКИ! Очень важно, вы ПОПОЛНИТЕ СВОЕ
![[Stepik] Роадмап деда-программиста. Python бэкенд с 0 до джуна](/images/courses/37/442163/kurs-stepik-roadmap-deda-programmista-python-bekend-s-0-do-dzhuna.jpg)
Подробное пошаговое руководство (роадмап) по самостоятельному освоению профессии «Python бэкенд-разработчик». Рассказываю простыми словами что изучать, для чего, насколько глубоко. Что можно пропустить, а что суперважно. Сколько времени уйдет на каждую тему. На каких бесплатных ресурсах изучать и
Больше курсов по этой теме
![[Яндекс-практикум] Системный аналитик. Весь курс](/images/courses/18/356707/kurs-yandeks-praktikum-sistemniy-analitik-ves-kurs.jpg)
Навыки User / Job story HTTP и RESTful UML ER-диаграммы Swagger и Postman Use case Figma Таск-трекеры СУБД PostgreSQL Зарплата растет вместе с вами За последние два года спрос на «системных аналитиков» вырос больше, чем в 2 раза. Сильнее всего нехватка у компаний из финансового сектора,
В курсе рассматриваются подходы к управлению корпоративной архитектурой, на основании распространенных международных стандартов. Также курс содержит основные модели и подходы к описанию элементов корпоративной архитектуры, связанные с ними принципы, стандарты и руководства, обеспечивающие
Добро пожаловать на самый полный курс по Машинному Обучению и Data Science! Этот курс - лучший способ начать с нуля и стать специалистом по data science и машинному обучению с помощью Python. Это русскоязычная версия курса, который Хосе и его команда готовили больше года. И это уже после того, как
![[Udemy] Полный курс по современному TypeScript (Иван Петриченко)](/images/courses/12/352478/kurs-udemy-polniy-kurs-po-sovremennomu-typescript-ivan-petrichenko.jpg)
Описание TypeScript - это «надстройка» над языком jаvascript и при этом считается отдельным языком программирования. Он позволяет «излечить» большинство проблем стандартного JS, делая код предсказуемым, расширяемым и более безопасным. А это как раз то, что нужно при работе в больших проектах и
![[karpov.courses] Симулятор A/B тестов. Базовая версия (Валерий Бабушкин, Николай Назаров)](/images/courses/43/349867/kurs-karpovcourses-simulyator-ab-testov-bazovaya-versiya-valeriy-babushkin-nikolay-nazarov.jpg)
Базовая версия ДЛЯ КОГО ЭТОТ КУРС: 1. Продакт-менеджер - Работаете над развитием продукта и хотите научиться принимать решения на основе data-driven подхода. 2. Аналитик - Занимаетесь анализом бизнес-метрик и хотите на практике разобраться во всех тонкостях A/B-тестирования. Подойдёт всем, кто
«Поколение Python»: курс для профессионалов продолжает линию курсов «Поколение Python» адресован знающим базовые конструкции и типы данных языка Python знакомит с дополнительными возможностями языка Python В курсе рассматриваются даты и время, дополнительные типы коллекций, итераторы, генераторы,
Отзывы о курсе «Практический Machine Learning» от Елены Кантонистовой