Машинное обучение (Machine Learning) для аналитиков

Код: AI-004

Продолжительность очно: 40 ак.ч.

Продолжительность VILT: 40 ак.ч.

Формат обучения: очно, Virtual Instructed Led Training - - VILT

О курсе

Слушатели научатся применять ML для анализа данных. В ходе курса слушатели приобретут навыки оптимизации и повышения качества подготовки отчетов и аналитических материалов, выявления закономерностей и надзорных факторов.

Приобретаемые навыки

Слушатели освоят методы машинного обучения для решения рабочих задач.

Программа

1. Задачи машинного обучения. Библиотеки Python для машинного обучения: Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, TensorFlow, Keras, NLTK, Natasha, Pandas
2. Признаки и работа с ними
3. Методы предобработки и выделения признаков в анализе текстов
4. Эмбеддинги в анализе текстов и извлечение именованных сущностей
5. Валидация и оценка качества моделей
6. Методы регрессии
7. Методы классификации
9. Методы кластеризации
10. Методы снижения размерности
11. Методы анализа временных рядов
12. Ансамбли
13. Обзор современных предобученных языковых моделей