Получить доступ

Основы машинного обучения

Основа

Постановка задачи, валидация, метрики, переобучение и признаки.

Основы ML — это не алгоритмы, а дисциплина эксперимента: правильно поставить задачу, честно разделить данные, выбрать метрику, которая отражает бизнес, построить признаки без утечки и понять, почему модель ошибается. Ошибки на этом этапе не исправит никакой бустинг.

Темы этапа

  • Валидация и переобучение Основа

    Выборки, кросс-валидация, валидация по времени, утечки, смещение и разброс.

  • Метрики качества Основа

    Метрики классификации и регрессии, ROC и PR, порог и связь с бизнесом.

  • Признаки Основа

    Построение, кодирование, масштабирование и отбор признаков.

← Вся карта «Data Scientist»

Закрытая бета

Знать тему — половина дела

На живом собеседовании sotto слышит вопрос интервьюера и показывает короткий ответ и план. Оставьте контакт — пришлём доступ и промокод.

  • Промокод на 2 часа — сверх пробных 30 минут
  • Программа для Windows — скачать сразу, войти — через Яндекс ID или VK ID
  • Прямая связь с разработчиком: что улучшить — сделаем