<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://vkvideo.ru/video-229984680_456239017">https://vkvideo.ru/video-229984680_456239017</a>

Классические модели ML (spring 2025)

Разбираем конкурс "Distribution"

Линейная регрессия и чем подход машинного обучения отличается от подхода, который применяется в эконометрике

Теория

Тема 1. Линейные модели: 1. Линейная регрессия

Тестирование

Домашнее задание 1 (тест)

Course block deadline expired on 24.02.2025 20:59

Block deadline expired

Логистическая регрессия, функция потерь - кросс-энтропия, градиентный спуск и решение численным методом. Предсказание вероятности, пороги принятия решений, матрица ошибок, точность и полнота, F-мера и Gini

Тема 1. Линейные модели: 2. Лог регрессия

Домашнее задание 2 (тест)

Course block deadline expired on 06.03.2025 20:59

Стратификация, скользящий контроль, смещение и разброс, валидационная кривая, сколько нужно данных, признаки из текста, времени, выбор признаков

Тема 1. Линейные модели: 3. Выбор модели

Домашнее задание 3 (тест)

Course block deadline expired on 10.03.2025 20:59

Деревья + Построение дерева

Тема 2. Деревья и ансамбли: 4. Деревья + Построение дерева

Домашнее задание 4 (тест)

Course block deadline expired on 20.03.2025 20:59

Дополнительные условия при построении деревьев + Классификация и лес

Тема 2. Деревья и ансамбли: 5. Виды деревьев + Классификация и лес

Домашнее задание 5 (тест)

Course block deadline expired on 24.03.2025 20:59

Тема 2. Деревья и ансамбли: 6. Градиентный бустинг

Домашнее задание 6 (тест)

Course block deadline expired on 31.03.2025 20:59

Начинаем решать конкурс в рамках курса!

Произвольный URL

Практическое задание - участие в соревновании Data Fusion Contest 2025 - Задача 3 "Distribution"

Интерпретация моделей

Тема 3. Что ещё может пригодиться, кроме нейросетей: 7.Интерпретация моделей

Домашнее задание 7 (тест)

Course block deadline expired on 14.04.2025 20:59

Тема 3. Что ещё может пригодиться, кроме нейросетей:  8. АБ тесты

<h3>О курсе</h3>Классические модели машинного обучения - это линейные модели и модели на основе деревьев решений.Такие модели лучше других справляются с задачами, где разнородные данные, т.н. "табличные данные", т.е. такие, которые часто находятся в базах данных и которые выглядят как таблица: строки - наблюдения, столбцы - признаки.В отличие от картинок, текстов, аудио, видео, которые представляют из себя огромные объемы данных, причём данные однородны и каждый пиксель или слово зависят от предыдущего. Для таких данных лучшие модели - это нейронные сети.Курс будет полезен начинающим специалистам, и тем, кто хочет освежить знания по линейным моделям и деревьям.Общение и вопросы по курсу - в чате <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://mm.ods.ai/ods/channels/classic_ml_course">https://mm.ods.ai/ods/channels/classic_ml_course</a>Даты: 10.02.2025 - 07.04.2025<h3>Программа курса и даты</h3><figure class="table" style="float:left;"><table style="border-style:dotted;"><tbody><tr><td><h4>Тема 1. Линейные модели</h4>Темы о линейной зависимости: поговорим о линейной и логистической регрессиях, метриках, валидации, генерации признаков.1. Линейная регрессия. 10.02.2025&nbsp;Линейная регрессия и чем подход машинного обучения отличается от подхода, который применяется в эконометрикеДЗ-1 открывается с лекцией, дедлайн 24.02.20252. Логистическая регрессия. 17.02.2025Логистическая регрессия, функция потерь - кросс-энтропия, градиентный спуск и решение численным методом. Предсказание вероятности, пороги принятия решений, матрица ошибок, точность и полнота, F-мера и GiniДЗ-2 открывается с лекцией, дедлайн 03.03.20253. Выбор модели. 24.02.2025Стратификация, скользящий контроль, смещение и разброс, валидационная кривая, сколько нужно данных, признаки из текста, времени, выбор признаковДЗ-3 открывается с лекцией, дедлайн 10.03.2025</td></tr><tr><td><h4>Тема 2. Деревья и их ансамбли</h4>Темы о деревьях и ансамблях: как строится дерево, как создается ансамбль. Разберём градиентный бустинг.4. Деревья и построение дерева 03.03.2025ДЗ-4 открывается с лекцией, дедлайн 17.03.20255. Виды деревьев, классификация и лес 10.03.2025ДЗ-5 открывается с лекцией, дедлайн 24.03.20256. Градиентный бустинг 17.03.2025ДЗ-6 открывается с лекцией, дедлайн 31.03.2025</td></tr><tr><td>Тема 3. Что ещё может пригодиться, кроме нейросетейТемы про интерпретацию и причинно-следственные связи, АБ тесты, кластеризацию и снижение размерности.7. Интерпретация моделей 24.03.2025ДЗ-7 открывается с лекцией, дедлайн 07.04.20258. АБ тесты 31.03.20259. Кластеризация и снижение размерности&nbsp;</td></tr></tbody></table></figure><h3>Оценка</h3>Каждое ДЗ оценивается по количеству решенных задач (10 баллов за каждую правильно решенную):ДЗ-1 (макс 100)ДЗ-2 (макс 100)ДЗ-3 (макс 50)ДЗ-4 (макс 70)ДЗ-5 (макс 30)ДЗ-6 (макс 40)ДЗ-7 (макс 40)После освоения основного материала будет конкурс, где можно заработать столько же баллов сколько за ДЗ (430 за попадание в ТОП-5, 50 за ТОП-45-50). &nbsp;<h3>Авторы курса</h3>Иван Комаров, КоронаТех, <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://ods.ai/">ods.ai</a>, НГУ, <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://t.me/getdatakomarov">https://t.me/getdatakomarov</a>&nbsp; Артем Шевляков, Школа компьютерных наук ТюмГУ, <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://www.utmn.ru/imkn/shkn/index.php">https://www.utmn.ru/imkn/shkn/index.php</a> Георгий Туркия, НГУ

Курс про линейные модели и ансамбли из деревьев решений.

p.s. И всё остальное, кроме нейросетей.

User Agreement

I accept <a href="https://storage.yandexcloud.net/datasouls-ods/CourseFest_1/Docs/UserAgreement.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Terms of User Agreement and Privacy Policy</a>

Privacy Policy

I give my <a href="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/content/2025/01/17/a60fd7e0be4b/2025%2001%2016%20%D0%A1%D0%90%D0%94%20%D0%A1%D0%BE%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D1%81%D0%B8%D0%B5%20Course%20Season%20Spring%202025.pdf">consent</a><a href="http://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/consentdocsgeneral/Consent_ru.pdf"> </a>to &laquo;Sorevnovaniya Analiza Dannykh&raquo; LLC to process and transfer my personal data to the partners of the event for information interaction

Consent

I agree to receive newsletters from &laquo;Sorevnovaniya Analiza Dannykh&raquo; LLC&nbsp;about key ODS.AI activities

04/04/25Разбираем конкурс "Distribution"