ML basics

Основы машинного обучения

Программа курса

• Введение в анализ данных и машинное обучение
• Задачи классификации и регрессии
• Оценка качества моделей и работа с признаками
• Обучение без учителя
• Ансамбли моделей
• Работа с текстовыми данными
• Рекомендательные системы
• Анализ графов
• Работа с гео-данными
• АВ тесты, проведение экспериментов
• Базы данных, фреймворки для работы с большими данными
• Инфраструктура и основа Hadoop
• Экзамен