Курс представляет собой изложение основных алгоритмов машинного обучения и методов решения прикладных задач. Курс содержит как теоритический, так и практический материал.
Сайт курса - MISIS AI Lab
Материалы курса:
- Lecture 1. Что такое машинное обучение? Основные термины, папиры и источники. Соревнования по машинному обучению.
- Lecture 2. Метрические алгоритмы, метрики задачи классификации, линейная и логистическая регрессия, SVM.
- Lecture 3. Решающие деревья, ансамбли и случайный лес.
- Lecture 4. Кластеризация, визуализация и снижение размерности.
- Lecture 5. Введение в нейронные сети.
- Lecture 6. Сверточные нейронные сети (CV).
- Lecture 7. Введение в NLP.
- Lecture 8. Разбор финального соревнования. Подведение итогов курса.
| Название | 📼 Видео | 📝 Записи | 📚 Практика | 🧑💻 ДЗ |
|---|---|---|---|---|
| Лекция 1 | — |
— |
||
| Лекция 2 | ||||
| Лекция 3 | ||||
| Лекция 4 | — |
— |
||
| Лекция 5 | — |
— |
||
| Лекция 6 | — |
— |
||
| Лекция 7 | — |
— |
||
| Лекция 8 | — |
— |
— |