Курсы
Программирование

Machine Learning. Продвинутый курс

Формат
Онлайн
Трудоустройство
Да
Уровень
Продвинутый
Результат
Сертификат

Описание

Онлайн-курс по Machine Learning. Продвинутый курс от онлайн-школы OTUS. После прохождения курса, у лучших студентов, появится возможность устроиться на работу в компанию-партнер онлайн-школы Отус. Программа обучения на курсах включается в себя углубленное изучение материалов уровня middle и senior.

Программа курса

Advanced Machine Learning. Практика Kaggle. AutoML

  • Практическое занятие Kaggle – пайплайн работы с задачей регрессии
  • Advanced Data Preprocessing. Categorical Encodings
  • Практическое занятие Kaggle – пайплайн работы с задачей классификации
  • Практическое занятие Kaggle – пайплайн работы с задачей кластеризации
  • Featuretools – а вы что, за меня и признаки придумывать будете?
  • H2O – а вы что, за меня и модели строить будете?
  • TPOT – а вы что, за меня и пайплайны готовить будете?

Production

  • Production Code проекта на примере задачи классификации/регрессии, Virtual environments, dependency management, pypi/gemfury
  • Практическое занятие – Оптимизация кода, parallelization, multiprocessing, ускорение pandas, Modin для Pandas
  • Практическое занятие – Построение end-to-end пайплайнов и сериализация моделей
  • Data Engineering: Flask, REST API, Docker. Локальный packaging моделей
  • Практическое занятие по работе в проде: деплой докера в AWS

Временные ряды

  • Извлечение признаков. Fourier и Wavelet transformation, Automatic Feature generation – tsfresh
  • Unsupervised подходы: Кластеризация временных рядов
  • Unsupervised подходы: Сегментация временных рядов

Рекомендательные системы. Задача ранжирования

  • Рекомендательные системы 1. Explicit feedback
  • Рекомендательные системы 2. Implicit feedback
  • Задача ранжирования – Learning to rank
  • Практическое занятие по рекомендательным системам. Surpsise!

Графы

  • Введение в графы: основные понятия. NetworkX, Stellar
  • Анализ графов и интерпретация. Community Detection
  • Link Prediction и Node Classification
  • Практическое занятие: Хейтеры в Twitter

Bayesian Learning, PyMC

  • Введение в вероятностное моделирование, апостериорные оценки, сэмплирование
  • Markov Chain Monte-Carlo (MCMC), Metropolis–Hastings
  • Байесовское АB тестирование
  • Generalized linear model (GLM) – байесовские регрессии, вывод апостериорных оценок коэффициентов
  • Практическое занятие по GLM: биомедицинские кейсы
  • Байесовская логит-регрессия
  • Практическое занятие по логит-регрессии: пример применения модели в медицине

Reinforcement Learning

  • Введение в обучение с подкреплением
  • Multi-armed bandits для оптимизации AB тестирования, от теории – сразу в бой
  • Практическое занятие: Multi-armed bandits в ecommerce: search оптимизация
  • Markov Decision Process, Value function, Bellman equation
  • Value iteration, Policy iteration
  • Практическое занятие: медицинский кейс Markov Chain Monte Carlo
  • Temporal Difference (TD) и Q-learning
  • SARSA и Практическое занятие: финансовый кейс TD и Q-learning

Проектная работа

  • Консультация по проекту, выбор темы
  • Бонус: Поиск Data Science работы
  • Защита проектных работ

Как записаться на курс

  • 1

    Нажмите на кнопку Записаться на курс

  • 2

    Ознакомьтесь подробнее с материалом курса и программой обучения на странице школы или университета

  • 3

    Оставьте свои данные в форме заявки и после подтверждения оплатите учебный курс (полностью или в рассрочку)

  • 4

    Получите доступ к учебным материалам

Отзывов пока нет.

Текущая цена

Бесплатно
Записаться на курс

Автор курса

OTUS

Рейтинг курса

0
0 отзывов

Поделиться курсом

Авторизуйтесь через одну из социальных сетей