Чему вы научитесь
- Открывать и разбирать таблицы с данными в Python с помощью библиотеки Pandas
- Строить графики и понимать, что вообще лежит в ваших данных
- Обучать модели, которые отвечают «да или нет» или выбирают категорию из нескольких вариантов
- Обучать модели, которые предсказывают число — например, цену или температуру
- Считать, насколько модель ошибается, и не обманывать себя завышенным качеством
- Собирать pipeline — цепочку шагов подготовки данных и обучения, которую можно повторить
- Находить группы в данных с помощью кластеризации, когда заранее не знаете, сколько групп будет
- Сохранять обученную модель в файл, чтобы потом загрузить её на сервере
О курсе
Научитесь обучать модель Машинного Обучения — один из самых популярных ИИ.
Вы откроете таблицу с данными в Python, построите графики, обучите несколько моделей машинного обучения и сохраните лучшую в файл на диске. В курсе 22 видео-урока: на каждом вы пишете код в ноутбуке и получаете конкретный результат. В конце у вас будет рабочая модель в файле на диске. Математику мы не заваливаем — всё на практике, на реальных примерах.
Для кого этот курс
Школьники и студенты, которые уже немного знают Python и хотят не просто смотреть видео про ML, а сами обучить модель.
Начальные требования
Базовый Python. Jupyter Notebook на компьютере или аккаунт Google для Colab.
Преподаватели курса
165
Как проходит обучение
Вы смотрите видео, повторяете код у себя в ноутбуке, сверяетесь с чеклистом, сдаёте задание на Stepik и переходите к следующему уроку. В конце сдаёте экзамен 1.23.
Что вы получите
- Навык работы с данными и обучения моделей на Python
- 22 практических урока с видео и заданиями
- Обученную модель в файле на диске
Нагрузка
5-6 часов в неделю