Практический Machine Learning

Name: Практический Machine Learning
Price: 86 RUB
Availability: InStock

55 участников

О чём курс

Задачи анализа данных превращаются в работающие модели: здесь показывают весь цикл от сбора и хранения информации до внедрения алгоритмов в продакшн. Вы пройдете путь от математических основ до профессионального использования библиотек машинного обучения. Внутри детально разбираются классические и современные алгоритмы, подходы к разведочному анализу данных, работа с признаками (feature engineering) и метрики качества моделей. Курс ориентирован на тех, кто хочет не просто изучить теорию, но и научиться решать прикладные задачи анализа данных на практике.

Программа обучения

Организация курса
- О курсе
- Инструменты
- Kaggle
Знакомство с машинным обучением
- Введение
- Основные понятия машинного обучения
- Типы задач в машинном обучении
- Схема проекта по машинному обучению
- Оценка обобщающей способности модели
- Домашнее задание
Разведочный анализ данных
Линейные модели регрессии
- Основы линейной регрессии
- Регуляризация
- Практические особенности линейной регрессии
- Feature engineering
- Метрики качества регрессии
- Домашнее задание
Линейные модели классификации - 1
- Переход от регрессии к классификации
- Задача оценивания вероятностей, логистическая регрессия
- Базовые метрики классификации
- Домашнее задание
Линейные модели классификации - 2
- Метод опорных векторов
- Ядровой метод опорных векторов
- Продвинутые (интегральные) метрики классификации
- Домашнее задание
Многоклассовая классификация
- Многоклассовая и multilabel-классификация
- Метод ближайших соседей
- Быстрый поиск соседей
- Калибровка вероятностей
Решающие деревья и их композиции
- Решающее дерево
- Тонкости решающих деревьев
- Разложение ошибки на смещение и разброс
- Бэггинг. Случайный лес
- Бустинг. Градиентный бустинг над решающими деревьями
- Современные имплементации градиентного бустинга
Обработка признаков и работа с выбросами
- Работа с пропущенными значениями
- Поиск аномалий
- Кодирование категориальных признаков
Снижение размерности данных
- Методы отбора признаков
- Метод главных компонент
- Сингулярное разложение
- Линейный дискриминантный анализ
- Методы визуализации данных
Кластеризация данных
- K-means
- Иерархическая кластеризация
- DBSCAN, HDBSCAN
- Метрики качества кластеризации
- Графовая кластеризация
Интерпретируемость ML-моделей
- SHAP
- LIME

Складчина создана 28 декабря 2022 г. · описание обновлено 23 марта 2026 г.

Другие материалы школы 12

S Stepik Все материалы

ИИ для чайников: помощник, а не замена 765 ₽ 1 490 ₽ −49%

English Грэма: времена в английском 350 ₽

Запросы в 1С: Углубленное изучение языка запросов 106 ₽ 900 ₽ −88%

Планирование и установка Exchange Server 2016 916 ₽ 5 800 ₽ −84%С Создание игры 3 в ряд (match 3) в Unity 3D на языке C# 964 ₽ 4 890 ₽ −80%

Тренажёр собеседований QA Automation на Python. Базовый 662 ₽ 3 490 ₽ −81%

Без страха. Подготовка к собеседованию 376 ₽ 490 ₽ −23%

Фундамент DevOps 4 939 ₽ 7 990 ₽ −38%

Продающий визуал в Figma для соцсетей 242 ₽ 1 290 ₽ −81%

Русский язык: просто про слова 178 ₽ 300 ₽ −41%R React - Полное руководство 150 ₽ 1 090 ₽ −86%

Побороть страх вождения. Психология страхов 202 ₽ 1 500 ₽ −87%

Отзывов пока нет. Будьте первым!

Почему полный курс стоит всего 86 ₽?

Влада Администратор сайта

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.

Как получить курс?

Влада Администратор сайта

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.

Можно ли скачать курс после покупки?

Влада Администратор сайта

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».