Курс
Полный аналитический курс по алгоритмам машинного обучения — от линейной регрессии до градиентного бустинга и ансамблевых методов.
Машинное обучение — фундамент современного ИИ. Этот курс проводит детальный анализ ключевых алгоритмов, объясняет их математическую природу и описывает практические сценарии применения в реальных задачах бизнеса и науки.
Особое внимание уделяется интерпретируемости моделей, методам борьбы с переобучением и выбору подходящего алгоритма для конкретной задачи. Курс охватывает весь спектр: от классических статистических методов до современных ансамблей и AutoML-подходов.
Понимать математику линейных и нелинейных моделей
Выбирать алгоритм под задачу: классификация, регрессия, кластеризация
Строить и валидировать модели, избегая переобучения
Применять ансамблевые методы: Random Forest, XGBoost, LightGBM
Интерпретировать модели с помощью SHAP и LIME
Проектировать ML-пайплайны для продакшн-систем
Для успешного освоения курса рекомендуется иметь базовые знания в следующих областях:
Нет нужной подготовки? Начните с курса «Основы искусственного интеллекта» — он охватывает всю необходимую математическую базу.