Машинное обучение. Часть 4/5
О чём курс
Ваши модели машинного обучения требуют перехода от локальных экспериментов к масштабируемым производственным системам. В этой части курса разбирается стек технологий, необходимый для вывода ML-продуктов в продакшен, а также глубокое погружение в математический аппарат анализа данных. Вы освоите работу с библиотеками Numpy, Matplotlib и Scikit-learn для построения сложных алгоритмов, а затем перенесете их в реальную инфраструктуру. Материал ориентирован на тех, кто уже имеет базу в Data Science и стремится создавать профессиональные ML-решения, готовые к внедрению.
Программа обучения
- Модуль 1. Теория вероятностей и математическая статистика
- Модуль 2. Библиотеки Python для Data Science: Numpy, Matplotlib, Scikit-learn
- Модуль 3. Библиотеки Python для Data Science: продолжение
- Модуль 4. Алгоритмы анализа данных
- Модуль 5. Системы машинного обучения в Production
Другие материалы школы 12
G GeekBrains Все материалыОтзывов пока нет. Будьте первым!
Это не розничная цена — это ваш взнос в складчину. Мы собираем группу участников и делим между ними стоимость официального доступа: каждый платит только свою долю, а получает весь материал. Чем больше участников, тем меньше взнос. После того как сумма собрана, мы оформляем официальный доступ и раздаём материалы всем, кто участвовал.
Нажмите кнопку «Получить доступ» на этой странице и следуйте инструкциям. Вас переведёт на форму оплаты — доступны все современные способы (карта, СБП, электронные кошельки). После оплаты на почту придёт письмо с доступом: материалы выдаются в разделе «Мои складчины» на нашем основном сайте skladchik.org. Учтите: в России skladchik.org открывается только через ускоритель интернета (VPN) — настроить его можно за пару минут по инструкции на skladchik-kak-voiti.online.
Да, конечно. Все материалы — видео, PDF, дополнительные файлы — можно скачать к себе на компьютер и пользоваться ими сколько угодно, без ограничений по времени. Ссылки остаются активными в вашей библиотеке «Мои складчины».