Приступаем к новой теме — основам машинного обучения. О них расскажет Татьяна Гайнцева — преподаватель Deep Learning School при МФТИ, исследователь в лаборатории LAMBDA (НИУ ВШЭ) и группе Video Intelligence Huawei.
Что разберём на уроках:
• постановку задачи машинного обучения;
• матрицу объектов-признаков;
• обучающую и тестовую выборки;
• классификацию и регрессию;
• алгоритм k-ближайших соседей.
А также попрактикуемся в библиотеке SKLearn.
Приступайте к основным заданиям (vk.cc/az1ltZ), а после — попробуйте дополнительные (vk.cc/az1loV).
Закрепим знания, разбирая реальную ML-задачу с Павлом Калайдиным — директором ВКонтакте по исследованиям в области искусственного интеллекта и заведующим Лабораторией ВКонтакте в МФТИ.
Чтобы проверить себя, можно пройти тест по теме: vk.cc/az1lkz
Курс VK Fellowship разработан для преподавателей информатики в общеобразовательных школах. Предыдущие темы вы можете найти в записях этого сообщества. Не забывайте следить за новыми публикациями — впереди много интересного!
Комментариев нет:
Отправить комментарий