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.