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 нетворк із лідерів 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).

No items found.

0 / 0

Що ви дізнаєтесь

1:35 — ML-задачі: Класифікація, кластеризація, регресія (бізнес-кейси).

5:53 — 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.

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

Магістратура Neoversity

Що ви дізнаєтесь

Бронюйте консультацію з освітнім фахівцем та отримайте детальну програму навчання

Грант на міжнародну ІТ-освіту ближче, ніж ви думаєте