На курсе, последовательно пройдем все этапы работы с данными: от видов задач и их постановки до работы с моделями машинного обучения для минимизации предсказательной ошибки. Дополнительно рассмотрим фундаментальные основы построения моделей машинного обучения, базовые метрики и наиболее простые модели — линейную и логистическую регрессии.

Также, рассмотрим базовые линейные модели и все практические аспекты применения линейной регрессии для предсказания числовых показателей энергопотребления ASHRAE.

Разберем метрики и модели классификации, а затем отработаем прикладные подходы к классификации данных с помощью моделей и ансамблей машинного обучения для страхового скоринга Prudential.

Разберем сегментацию и классификацию изображений облаков с помощью сверточных, пирамидальных, остаточных и полносвязных нейронных сетей.