Практика в библиотеке SKLearn: предобработка данных // Основы машинного обучения
Об основах машинного обучения расскажет Татьяна Гайнцева — преподаватель Deep Learning School при МФТИ, исследователь в лаборатории LAMBDA (НИУ ВШЭ) и группе Video Intelligence Huawei. Загружаем реальные данные, проводим эксперименты от начала до конца (классификация). В рамках стипендиальной программы VK Fellowship мы провели образовательный курс по машинному обучению для преподавателей информатики в школах. Теперь делимся полезными материалами с миром 🤗 Первый блок образовательного курса для преподавателей посвятим машинному обучению. Познакомимся с инструментами, которые пригодятся для занятий, и основными языками. Задания к модулю найдёте по ссылке: https://vk.com/wall-91635769_989 Больше информации о курсе — в сообществе VK Education ВКонтакте: https://vk.com/edu
Алгоритм k-ближайших соседей // Основы машинного обучения
Градиентный Бустинг: самый частый вопрос на собеседовании на дата саентиста
Предобработка данных
StandardScaler | MinMaxScaler | Data Scaler | Machine Learning
Разделение Данных и Метрики || Машинное Обучение
Основы Scikit-learn | Машинное Обучение На Python
Что такое RAG в LLM и причём тут векторные базы данных
Clustering / Data Science Task Analysis: Customer Segmentation
RandomForest - очень просто о том, как использовать классификацию в Python
Анализ данных в Pandas | Вебинар Анатолия Карпова | karpov.courses
Полный Пайплайн (Pipeline) || Машинное Обучение
Логистическая регрессия, самое простое объяснение!
РЕАЛИЗАЦИЯ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ | Линейная регрессия | LinearRegression | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
All Machine Learning algorithms explained in 17 min
Модель для предсказания цены автомобиля на реальных данных / Data Science lesson / Geopandas
I Spent 3,628 Hours Studying the MCAT. This Is AAMC Logic
Метрики в задачах регрессии. MSE, MAE, MSLE. Машинное обучение
Machine Learning Classification in Python. Top 7 Classification Algorithms in Practice!
Python анализ данных с Pandas.
