Изучаются алгоритмы обучения с подкреплением, использующие нейронные сети.

Deep Reinforcement Learning

Natural Language Processing (NLP) is a domain of research whose objective is to analyze and understand human languages and develop technologies to enable human machine interactions with natural languages. NLP is an interdisciplinary field involving linguistics, computer sciences and artificial intelligence. The goal of this course is to provide students with comprehensive knowledge of NLP. Students will be equiped with the principles and theories of NLP, as well as various NLP technologies, including rule-based, statistical and neural network ones. After this course, students will be able to conduct NLP research and develop state-of-the-art NLP systems.

Natural Language Processing course (stream 5, autumn 2023)

Курс о линейной зависимости: поговорим о линейной и логистической регрессиях, метриках, валидации, генерации признаков и применим знания в конкурсе "Турникеты".

Open ML Course: Линейные модели

В каких кейсах использовать аплифт модели? Какие бывают типы моделей, как их обучить? Как оценить качество? Как подготовить обучающую выборку? Как провести АБ тест с аплифт моделью? Все это вы узнаете из курса по uplift моделированию от создателей библиотеки scikit-uplift.

Курс по uplift моделированию

В этом треке мы собрали записи по Career с офлайн-конференции Data Fest Siberia 3

Career (Data Fest Siberia 3 & Halloween 2022)

Голосование за лучших из лучших  в премии сообщества 2022

🎄ODS Awards 2022 ⭐

Продвинутые подходы и инструменты для разработки и внедрения ML-решений в production.

MLOps и production подход к ML исследованиям

Курс о линейной зависимости: поговорим о линейной и логистической регрессиях, метриках, валидации, генерации признаков и применим знания в конкурсе "Alice".

Active

Deep Reinforcement Learning

Natural Language Processing course (stream 5, autumn 2023)

Open ML Course: Линейные модели

Курс по uplift моделированию

Career (Data Fest Siberia 3 & Halloween 2022)

🎄ODS Awards 2022 ⭐

Deep Reinforcement Learning

MLOps и production подход к ML исследованиям

Open ML Course: Линейные модели