Запись

[SkillFactory] Математика и Machine Learning для Data Science (Эмиль Магеррамов, Аяна Шелике)

Информация
Тип покупки: Оптовая
Взнос: 295 РУБ

Организатор: Свинтанцы Свинтанцы
Статус:
Набор участников
Список участников
  • 1.
    Raduga V
  • 2.
    lobar
  • 3.
    pihor_enot
  • 4.
    Serry
  • 5.
    zhuk.work
  • 6.
    ник скрыт
  • 7.
    M@rihuana
  • 8.
    Nadya2323
Свинтанцы
Свинтанцы
Молодой организатор
Сообщения
Монеты
0.0
Оплачено
50
Купоны
0
Кешбэк
0
Баллы
0
  • @Skladchiki
  • #1

Складчина: [SkillFactory] Математика и Machine Learning для Data Science (Эмиль Магеррамов, Аяна Шелике)

Ссылка на картинку
изображение
Преимущества курса

Мы рассказываем о математике понятно. Наша цель — не сделать из вас специалиста по фундаментальный математике, но научить вас понимать законы математики для построения моделей.
Курс состоит по большей части из практики, которая не ограничивается решением классических уравнений и абстрактных заданий. Вы поймете, как знание математики и статистики работает в решении реальных жизненных задач в области анализа данных, прогнозирования и оптимизации.
Мы рассматриваем применение математических и статистических закономерностей в машинном обучении и нейронных сетях, чтобы вы в дальнейшем могли работать не только с типовыми моделями и архитектурами.
У нас есть не только сообщество единомышленников, с которыми вы можете обсудить затруднения и поделиться наболевшим, но и поддержка ментора, который поможет выйти из тупика. Вы не останетесь с трудностями один на один.


Часть 1

Линейная алгебра
Изучаем вектора и виды матриц
Учимся проводить операции над матрицами
Определяем линейную зависимость с помощью матриц
Изучаем обратные, вырожденные и невырожденные матрицы
Изучаем системы линейных уравнений, собственные и комплексные числа
Осваиваем матричное и сингулярное разложение
Решаем задачи линейной зависимости с помощью матриц
Оптимизируем с помощью метода главных компонент
Закрепляем математические основы линейной регрессии


Часть 2
Основы матанализа

Изучаем функции одной и многих переменных и производные
Осваиваем понятие градиента и градиентного спуска
Тренируемся в задачах оптимизации
Изучаем метод множителей Лагранжа, метод Ньютона и имитацию отжига
Решаем задачи предсказания и поиска выигрышной стратегии с помощью производных и численных методов оптимизации
Закрепляем математические основы градиентного спуска и имитации отжига


Основы теории вероятности и статистики
Изучаем общие понятия описательной и математической статистики
Осваиваем комбинаторику
Изучаем основные типы распределений и корреляции
Разбираемся в теореме Байеса
Изучаем наивный байесовский классификатор
Решаем задачи комбинаторики, валидности и прогнозирования методами статистики и теории вероятности
Закрепляем математические основы классификации и логистической регрессии


Часть 4

Временные ряды и прочие математические методы
Знакомимся с анализом временных рядов
Осваиваем более сложные типы регрессий
Прогнозируем бюджет с помощью временных рядов
Закрепляем математические основы классических моделей машинного обучения


Краткая программа курса по Machine Learning

Помощь наставника на протяжении обучения

Модуль 1

Введение в машинное обучение
Знакомимся с основными задачами и методами machine learning, изучаем практические кейсы и применяем базовый алгоритм работы над ml-проектом
Решаем 50+ задач на закрепление темы

Модуль 2

Методы предобработки данных
Изучаем типы данных, учимся очищать и обогащать данные, используем визуализацию для предобработки и осваиваем feature engineering
Решаем 60+ задач на закрепление темы

Модуль 3

Регрессия
Осваиваем линейную и логистическую регрессию, изучаем границы применимости, аналитический вывод и регуляризацию. Обучаем модели регрессии
Решаем 40+ задач на закрепление темы

Модуль 4

Кластеризация
Осваиваем обучение без учителя, практикуемся в его различных методах, работаем с текстами средствами ML
Решаем 50+ задач на закрепление темы

Модуль 5

Tree-based алгоритмы: введение в деревья
Знакомимся с решающими деревьями и их свойствами, осваиваем деревья из библиотеки sklearn и используем деревья для решения задачи регрессии
Решаем 40+ задач на закрепление темы

Модуль 6

Tree-based алгоритмы: ансамбли
Изучаем особенности ансамблей деревьев, практикуемся в бустинге, используем ансамбль для построения логистической регрессии
Решаем 40+ задач на закрепление темы
Участвуем в соревновании на kaggle по обучению tree-based модели

Модуль 7

Оценка качества алгоритмов
Изучаем принципы разбиения выборки, недо- и переобучение, оцениваем модели по различным метрикам качества, учимся визуализировать процесс обучения
Оцениваем качество нескольких моделей ML
Решаем 40+ задач на закрепление темы

Модуль 8

Временные ряды в машинном обучении
Знакомимся с анализом временных рядов в ML, осваиваем линейные модели и XGBoost, изучаем принципы кросс-валидации и подбора параметров
Решаем 50+ задач на закрепление темы

Модуль 9

Рекомендательные системы
Изучаем методы построения рекомендательных систем, осваиваем SVD-алгоритм, оцениваем качество рекомендаций обученной модели
Решаем 50+ задач на закрепление темы

Модуль 10

Финальный хакатон
Применяем все изученные методы для получения максимальной точности предсказаний модели на Kaggle
 
Похожие темы
Просмотры
133
Просмотры
155
Просмотры
699
  • Взнос: 65 руб
Просмотры
303
Просмотры
349

Зарегистрируйте учетную запись или войдите, чтобы обсуждать и скачивать материалы!

Зарегистрироваться

Создайте учетную запись. Это быстро!

Авторизоваться

Вы уже зарегистрированы? Войдите здесь.

Сверху