Машинное обучение: выделение факторов на Python

🎓 Машинное обучение: выделение факторов на Python ueto активно участвовать в хакатонах и применять машинное обучение для решения реальных задач?🚀 Этот курс идеал для вас! Рассмотрим исторический случай - хакатон по выделению факторов, которые влияют на продолжительность жизни в России. Мы будем использовать самые современные подходы и инструменты машинного обучения, чтобы найти ответы.

В этом курсе вы узнаете:

1. Работа с данными:

   • Определение видов задач машинного обучения.
   • Постановка и решение задач с минимизацией предсказательной ошибки.
   • Основные фундаментальные концепции и метрики для моделирования.
   • Наиболее простые модели машинного обучения, включая линейную регрессию, решающие деревья, случайный лес и ансамбли.

2. Практические навыки:

   • Очистка и предобработка данных (ETL).
   • Применение линейной регрессии для экстраполяции и выделения факторов с регуляризацией.
   • Использование информационных крителей для понижения размерности данных.
   • Создание ансамбля стекинга из простых моделей понижения размерности для эффективного анализа.

3. Матричные методы:

   • Применение Метода главных компонент (PCA).
   • Сингулярное разложение (SVD).
   • Анализ независимых компонент (ICA).
   • Применение положительно-определенных матриц (NMF) в машинном обучении.
   • Расшифровка решения задачи обучения без учителя через матричные методы.

4. Нелинейные методы:

   • Использование многомерного шкалирования (MDS).
   • Применение алгоритма t-SNE и UMAP.
   • Визуализация больших данных с помощью LargeVis.
   • Стабилизация ансамбля понижения размерности для предсказания продолжительности жизни в России.

Как это поможет вам:

• Практические навыки: Поднимите свои умения Python и машинного обучения, работая с реальными данными.
• Реалистичные проекты: Разберете реальный хакатон, поняв, как применить различные методы машинного обучения на практике.
• Понимание алгоритмов: Отработайте алгоритмы PCA, ICA, NMF, MDS, t-SNE и UMAP, чтобы понять их применение в различных контекстах.
• Комплексное решение: Создадите ансамбль моделей машинного обучения для предсказания продолжительности жизни в России, основываясь на экономических и социальных показателях.

🌟 Для начала курса - убедитесь, что у вас есть доступ к платформе Udemy. Если у вас еще нет, напишите на support@ittensive.com с названием курса или группы курсов, которые вы хотите изучить.

Не ждете - начните свое путешествие в мире машинного обучения сегодня! 👩‍💻🤖