Машинное обучение: из грязи в Kaggle-князи

🎓 Машинное обучение: из грязи в Kaggle-князи

Внимание, будущие мастера машинного обучения! Этот курс — ваш полный гид по всему спектру технологий и методик, которые вы увидите на соревнованиях Kaggle. 🚀

Что ждет вас в этом курсе?

Введение в машинное обучение

• Основы работы с данными: От начала до конца, мы раскроем как подобрать задачу, какие модели использовать для её решения и как минимизировать предсказательную ошибку. 📊
• Прочь с нуля: Мы начнем с основ машинного обучения, включая фундаментальные понятия, базовые метрики и простые модели — линейную и логистическую регрессию. 🧐

Регрессия и предсказание данных

• Навыки ETL (Extract, Transform, Load): Исследователи данных вам большой ладно! Учимся загружать, очищать и объединять наборы данных с помощью pandas. 🤖
• Исследовательский анализ данных (EDA): Откройте секреты данных и найдите закономерности в их изучении с помощью sklearn для линейной регрессии. 📈
• Различные аспекты моделирования: от метода ближайших соседей до XGBoost и CatBoost, мы осветим все варианты, чтобы вы смогли построить самую лучшую модель. 🌟
• Ансамбль стекинга: Узнайте, как собрать и оценить результаты различных моделей для получения наилучшего результата. 🔧

Нейросети и глубокое обучение

• Сверточные и полносвязные нейронные сети: Раскроем принципы работы сверточных слоев, функции активации и как собрать эффективную модель для задачи классификации изображений. 🤯
• Известные архитектуры: Изучите классические и современные архитектуры, такие как LeNet, AlexNet, GoogleLeNet, VGG, Inception, ResNet, DenseNet, и смотрите на практике, как они применяются. 📝
• Сегментация изображений: Рассчитаем, как можно использовать MobileNet, Unet, PSPNet и FPN для точной сегментации данных. 🖼️
• Ансамбль нейросетей: Узнайте, как объединять нейронные сети для достижения лучших результатов на Kaggle competitions. 🏆

Что вы получите?

• Практические навыки: От этапа предварительной обработки данных до развертывания моделей в production.
• Технические умения: Глубокое понимание сверточных нейронных сетей и других аспектов машинного обучения.
• Ключевые знания: Как подготовиться к и на соревнования Kaggle, чтобы стать лучшим!

Присоединяйтесь к нам, чтобы превратиться из новичка в эксперта машинного обучения и покорить Kaggle-соревнования! 🌟