Содержание курса
1. Теория машинного обучения
13 уроков
7 725
4 543
89м
81
Закрытый
1.1
Вступление
↗
1 415
654
2м 19с
15
Закрытый
1.2
Типы алгоритмов
↗
794
533
6м 26с
11
Закрытый
1.3
Задачи машинного обучения
↗
658
342
7м 39с
6
Закрытый
1.4
Частые вопросы машинного обучения
↗
588
492
2м 25с
7
Закрытый
1.5
Методология разработки задач
↗
561
199
7м 19с
-1
Закрытый
1.6
Определение бизнес-требований
↗
531
296
7м 18с
5
Закрытый
1.7
Сбор и подготовка данных
↗
490
402
5м 56с
7
Закрытый
1.8
Разработка модели
↗
486
242
7м 16с
1
Закрытый
1.9
Тестирование и внедрение модели
↗
446
199
7м 58с
7
Закрытый
1.10
Проблемы разработки моделей
↗
438
273
6м 42с
5
Закрытый
1.11
Советы и лайфхаки
↗
425
273
8м 32с
8
Закрытый
1.12
Jupiter
↗
457
289
14м 12с
6
Закрытый
1.13
Процесс моделирования
↗
436
349
10м 11с
4
2. Где узнать больше
1 урок
440
440
1м
4
Закрытый
2.1
Что дальше?
↗
440
440
1м 29с
4