1 урок

Создание модели

  • Выбор оптимальной цены автомобиля: трудоемкий процесс для пользователя
  • Автоматизация этого процесса с помощью машинного обучения
  • Создание модели: признаки, целевая переменная, тренировка модели

2 урок

Введение в машинное обучение

  • Что такое машинное обучение
  • Пример: предсказание оттока
  • Типичные задачи, решаемые с помощью машинного обучения: регрессия и классификация

3 урок

Процессы

  • CRISP-DM — фреймворк для организации проекта с машинным обучением
  • Пример: обнаружение спама
  • Шаги процесса: Business understanding, data understanding, data preparation, modelling, evaluation, deployment

4 урок

Роли в команде

  • Какие роли в команде нужны для проекта
  • Зоны ответственности для менеджера продукта, аналитиков, инженеров и других

5 урок

Оценка качества моделей

  • Пример: обнаружение спама
  • Оценка модели на отложенной выборке
  • Метрики оценки: доля правильных ответов (accuracy), точность (precision), полнота (recall)

Автор курса

AI, ML, Big Data

Алексей Григорьев

Профессионально занимается разработкой более 10 лет, из которых последние 6 лет фокусируется на системах с использованием машинного обучения. Сейчас работает в должности Lead Data Scientist в компании OLX Group. Алексей является автором нескольких книг по машинному обучению. В их числе Mastering Java for Data Science и Machine Learning Bookcamp, работа над которой ещё ведется.