Обучение с учителем: разбираем задачу классификации

Открытый урок курса Machine Learning

Занятие посвящено задачам классификации, которые являются крайне востребованными во всех областях Data Science сегодня. На занятии обсудим, что представляет из себя этот тип задач, какие есть подходы для ее решения, а также изучим алгоритм kNN и применим его на практике.

На вебинаре:

Этот вебинар будет полезен:

неспециалистам, которые хотят начать карьеру в Data Science и анализе данных
IT-специалистам, которые только начинают свой путь в ML
Тем, кто давно хотел начать изучать DS

познакомитесь с таким классом задач, как классификация
изучите метрики для задачи классификации
узнаете, как устроен алгоритм kNN
научитесь приметять алгоритм kNN на практике

В результате вебинара:

Спикер

Занимается обучением больших языковых моделей, а также их оценкой. Участвовала в создании мультиязычной нейросети mGPT на 61 язык, первого русскоязычного бенчмарк для русского языка, а также в проекте GigaChat.

Преподает в Высшей Школе Экономики дисциплины по анализу данных, машинному обучению и data science.

Образование:

Механико-математический факультет Московского государственного университета (МГУ)
Закончила аспирантуру факультета компьютерных наук Высшей Школы Экономики (НИУ ВШЭ)

Мария Тихонова

Этот вебинар — лишь небольшая часть большого образовательного курса Machine Learning, который создан для освоения навыков ML-инженера с нуля. В рамках курса вы не только получите теоретические знания, но и сможете применять их на практике под руководством опытных преподавателей.

Программа курса включает в себя Pyhon для DataScience, современные инструменты для анализа данных и другие актуальные темы, которые помогут вам уверенно освоить Python, SQL, Deep Learning, NLP, A/B тестирование и анализ временных рядов. ML-библиотеки.

Узнайте больше о курсе и присоединяйтесь к нашим участникам, чтобы получить полный доступ к знаниям и практическим материалам.

О курсе

Все участники вебинара получат