Курс на Stepik
Мы выйдем за рамки идеальных датасетов из туториалов и погрузимся в реальный мир данных. Вы узнаете, как бороться с главными врагами любого моделирования: переобучением, дисбалансом классов и «мусорными» признаками. Вместо поверхностного обучения мы детально разберем продвинутые техники ансамблирования (бэггинг, бустинг, стекинг), поработаем с тяжелыми фреймворками вроде XGBoost и LightGBM, а также научимся автоматизировать подбор гиперпараметров.
| Показатель | Текущие показатели | Рост | |||
|---|---|---|---|---|---|
| Значение | 🏆 Рейтинг | 3 дн | 7 дн | 30 дн | |
 Учеников на курсе |
102 | ||||
 Сертификатов выдано |
0 | ||||
 Отзывов получено |
0 | ||||
 Рейтинг курса |
0.000 | ||||
 Количество уроков |
19 | ||||
 Количество задач с кодом |
7 | ||||
 Время прохождения курса |
— | ||||
 Обновления курса |
— | — | |||
 Дата публикации курса |
— | — | — | — | |
| Последнее обновление |
— | — | — | — | |
| Сложность | normal | — | — | — | — |
7
разделов
19
уроков
7
задач
0 ч.
обн. 23 апреля 2026
