Один в поле не воин: методы ансамблирования в машинном обучении // «Machine Learning. Professional»
КОНЧИК! Щелкните правой кнопкой мыши и выберите "Save link as..." для загрузки.
Какие актуальные инструменты нужны для развития в Data Science? 5 декабря в 18:00 пройдет открытый урок онлайн-курса «Machine Learning. Professional» в OTUS. Тема: «Один в поле не воин: методы ансамблирования в машинном обучении».
Кому подходит этот урок:
- IT-специалистам которые хотят освоить продвинутые методы ML и перейти в Data Science
- Дата-сайентистам, желающим углубиться в профессию
- Тем, кто самостоятельно изучает Data Science и уже изучил основы ML
На занятии вы узнаете основные подходы к ансамблированию, которые сегодня используют в ML, изучите устройство наиболее популярных методов ансамблирования (Bagging, Random Forest, Boosting) и примените их на практике.
Спикер: руководитель курсов по ML в OTUS и Senior Data Scientist Сбера Мария Тихонова.
Пройдите вступительный тест, чтобы записаться на урок
«Machine Learning. Professional» - https://otus.pw/qQh3/
Преподаватель: Мария Тихонова - Senior Data Scientist SberDevices, преподаватель ВШЭ
Подключайтесь к обсуждению в чате - https://otus.pw/LP0n/
Пройдите опрос по итогам мероприятия - https://otus.pw/Ad0q/
Следите за новостями проекта:
- Telegram: https://t.me/Otusjava
- ВКонтакте: https://otus.pw/850t
- LinkedIn: https://otus.pw/yQwQ/
- Хабр: https://otus.pw/S0nM/