//

Про Neoversity

Залишити заявку

Застосування методів ML: від розпізнавання рослин до прогнозування цін на житло

Магістратура Neoversity

Перетворіть хаотичний досвід на системну експертизу. Навчайтеся у Senior+ інженерів із Netflix, Ciklum, Intellias — тих самих, чиї лекції ви щойно дивилися.

Як результат:
матимете європейський  диплом, власний стартап і нетворкінг з лідерами галузі.

Подати заявку

Олексій Кудін представляє застосування ML для табличних даних (класифікація, регресія). Він демонструє повний життєвий цикл (CRISP-DM), включаючи критично важливі етапи: нормалізацію, кросвалідацію ансамблевих моделей (Random Forest), та інтерпретацію результатів для бізнесу (границі рішень, важливість ознак).

Олексій Кудін

Data Scientist, Machine Learning Engineer на Upwork

0 / 0

Що ви дізнаєтесь

01:35 — ML-завдання: класифікація, кластеризація, регресія (бізнес-кейси).

05:53 — CRISP-DM: життєвий цикл ML-проєкту.

13:20 — Класифікація: аналіз даних та візуалізація розподілу ознак.

27:54 — Підготовка: нормалізація та інженерія ознак.

33:32 — Моделювання: ансамблеві методи та кросвалідація для оцінки стабільності.

38:49 — Оцінка: візуалізація границі рішень та важливості ознак.

45:53 — Регресія: прогнозування цін на житло.

Схожі відео

AI-агенти: RAG vs Fine-Tuning

Виступ експерта

AI

Data

AI-агенти: RAG vs Fine-Tuning

Роман Челядінов

Роман Челядінов

Data Scientist у Data Science UA, викладач Neoversity

Дивитись

АІ в бізнесі: інтеграція LLM у продукти

Виступ експерта

AI

Data

Management

АІ в бізнесі: інтеграція LLM у продукти

Роман Челядінов

Роман Челядінов

Data Scientist у Data Science UA, викладач Neoversity

Дивитись

Машинне навчання та персоналізація: як створюють рекомендації

Виступ експерта

AI

Data

Машинне навчання та персоналізація: як створюють рекомендації

Володимир Голомб

Володимир Голомб

Lead Data Scientist & ML Operations Engineer в RBC Group

Дивитись

Еволюція розвитку Computer Vision: історія від найперших рішень до сучасних

Виступ експерта

AI

Data

Еволюція розвитку Computer Vision: історія від найперших рішень до сучасних

Роман Челядінов

Роман Челядінов

Data Scientist у Data Science UA, викладач Neoversity

Дивитись

Data Science та АІ: як працювати ефективно в нових реаліях

Виступ експерта

AI

Data

Career

Data Science та АІ: як працювати ефективно в нових реаліях

Володимир Голомб

Володимир Голомб

Lead Data Scientist & ML Operations Engineer в RBC Group

Дивитись