Блок 1: Введение в LightAutoML
Расскажем, что такое AutoML, о предпосылках создания фреймворка, сравнению с другими популярными решениями, обсудим случаи, когда LightAutoML позволяет эффективно решать бизнес-задачи
AutoML Course часть 1
Трек LightAutoML - создание, ускорение и кастомизация пайплайнов автоматизированного машинного обучения
LAMA: LightAutoML open source фреймворк автоматизированного машинного обучения. Задуман как инструмент, позволяющий прогрессировать в машинном обучении от начального уровня до эксперта.
Официальный канал: #course_automl_sber в ODS.ai Slack. Если вы ещё не зарегистрированы, присоединиться к сообществу можно по ссылке.
Необходимые навыки:
- Python
- Машинное обучение
- Анализ данных (начальный уровень)
Кому будет полезен курс?
- Data Scientist
Позволит использовать знания и навыки в анализе данных на полную - Data Engineer
Помогает проверять данные создаваемых витрин на выявление полезных признаков для решения ML-задач команды - Python-developer
Легко и постепенно погружает в интересную сферу Machine Learning
LightAutoML сделан достаточно легковесным, удобным и эффективным для решения различных классов задач (бинарной/мультиклассовой классификации и регрессии) на табличных данных, в которых могут содержаться различные типы признаков одновременно: числа, тексты, категориальные данные, даты и другие
- Предобработка данных и генерация признаков
Автоматический препроцессинг данных и генерация признаков позволяет экономить время для написания действительно важного кода, основанного на бизнес-знаниях. - Библиотека пресетов для популярных ML-задач и отчеты
Сочетает пресеты для популярных задач регрессии, классификации и поддерживает работу с NLP и CV. По итогам прогона LightAutoML на задачах создается подробный отчет по модели. - Модульная архитектура и кастомизация
Гибкость фреймворка позволяет писать и использовать собственные абстракции
Track program
Квиз по блоку 1
В этом блоке мы попросим тебя ответить на вопросы по первому блоку "Введение в LightAutoML".
Блок 2: Практикум по решению основных ML-задач
Рассмотрим примеры решения задач регрессии, бинарной и многоклассовой классификации с использованием LightAutoML
Квиз по блоку 2
В этом блоке мы попросим тебя ответить на вопросы по второму блоку "Практикум по решению основных ML-задач"
Блок 3: Соревнование
В этом блоке мы предлагаем окунуться с головой в практику. Предскажи цены на авто используя LightAutoML.
