О курсе
На этот курсе вы освоите работу с кластеризацией данных и поиском аномалий на примере задача хакатона Яндекс.Недвижимости по прогнозу срока экспозиции объявлений.
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 регрессию, а также ансамбли машинного обучения.
Содержание курса
Введение
-
Приветствие
-
Задачи машинного обучения
-
Обучение без учителя
-
Задачи кластеризации
-
Задачи машинного обучения
Часть 1. Процесс машинного обучения
Линейные модели
Часть 2. Базовая кластеризация
Практикум: кластеризация объявлений
Часть 3. Продвинутая кластеризация
Практикум: Кластеризация для классификации
Часть 4. Задача поиска аномалий
Практикум: фильтрация аномалий
Рейтинги и обзоры студентов
Пока нет отзыва
