Наш сайт https://teta.mts.ru/ использует cookie. Информацию о cookie, целях их использования и способах отказа от таковых, можно найти в «Политике обработки файлов «cookie». Продолжая использовать наш сайт, Вы выражаете согласие на обработку файлов «cookie», а также подтверждаете факт ознакомления с «Политикой использования файлов «cookie». Если вы не хотите, чтобы ваши данные обрабатывались, покиньте сайт.
Принимаю
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
Специально разработанный для Летней школы МТС.Тета курс от Эмели Драль.
В течение курса студенты изучат основы машинного обучения (концепты, задачи и приложения), рассмотрят классические алгоритмы обучения и изучат кейсы
(в программе указаны предварительные и могут быть изменены перед стартом обучения).
В течение курса студенты изучат основы машинного обучения (концепты, задачи и приложения), рассмотрят классические алгоритмы обучения и изучат кейсы
(в программе указаны предварительные и могут быть изменены перед стартом обучения).
BASICS
CASES
SERVICES
Сооснователь и технический директор Evidently AI, преподаватель ШАД
Темы курса:
После зачисления студентам предстоит посетить 10 лекций с Эмели Драль. Первая половина лекций пройдет в онлайне. После каждого блока лекций студентов ждут практические задания, которые нужно будет выполнить в группах или парах.
Как устроена программа
Каждую субботу проходит он-лайн или очное занятие с Эмели. На нем студенты знакомятся с новой темой. В конце блока студенты получают описание практического задания. Задания должны быть выполнены в течение недели после выдачи и будут проверены менторами, которые предоставляют вам детальную обратную связь.
Все домашние задания студенты выполняют в группах: это поможет лучше понимать материал курса и просто так веселее.
В конце курса пройдет демо: все студенты покажут итоговые варианты своих проектов.
Все домашние задания студенты выполняют в группах: это поможет лучше понимать материал курса и просто так веселее.
В конце курса пройдет демо: все студенты покажут итоговые варианты своих проектов.
Формат курса
10 лекций Эмели Драль.
3 объемных практических задания на каждый блок.
3 кейса, которые можно использовать в портфолио.
3 объемных практических задания на каждый блок.
3 кейса, которые можно использовать в портфолио.
Коротко о программе
Модуль 4
Алгоритмы обучения с учителем часть 2: композиции, нейросетевые модели.
Разбор практических примеров.
Разбор практических примеров.
Модуль 3
Валидация моделей машинного обучения.
Разбор примеров применения: кросс-валиация, отложенный тест, интервальные оценки.
Разбор примеров применения: кросс-валиация, отложенный тест, интервальные оценки.
Машинное обучение: основные концепты, виды задач, приложения.
Инструменты дата саентиста.
Инструменты дата саентиста.
Модуль 1
Data Science в МТС: Виктор Кантор про роль DS в большом бизнесе.
Course overview.
Course overview.
Модуль 3
Мониторинг ML-моделей: Input Data, Drift, Performance, Fairness, etc.
Разбор инструментов для анализа и мониторинга.
Разбор инструментов для анализа и мониторинга.
Модуль 2
Модуль 1
Сервис на основе моделей машинного обучения.
Разработка Demo сервиса.
Разработка Demo сервиса.
Модуль 3
Оnline тестирование: пилот, АБ-тест.
Оценка стоимости страхового обслуживания.
Оценка стоимости страхового обслуживания.
Модуль 2
Работа над проектом, воспроизводимые эксперименты, ревью.
Прогнозирование увольнений.
Прогнозирование увольнений.
Модуль 1
Жизненный цикл проекта по анализу данных, предпроектное исследование.
Прогнозирование оттока.
Прогнозирование оттока.
Модуль 2
Обзор классических алгоритмов обучения с учителем и обучения без учителя.
Разбор практических примеров.
Разбор практических примеров.
© 2021 МТС.Тета
МТС.Тета — образовательный проект МТС с далеко идущими планами и блестящими перспективами
