Учим избавляться от рутины во внутренних процессах жизненного цикла моделей и повышать эффективность своей работы.

AutoML in practice

Этот курс позволит вам погрузиться в удивительный мир квантового машинного обучения! Курс максимально ориентирован на практику, на методы, которые работают уже сегодня, в NISQ-эпоху (Noisy Intermediate-Scale Quantum), когда кубитов мало и они не идеальны.

Открытый курс квантового машинного обучения

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 2023

mlcourse.ai is an open Machine Learning course by OpenDataScience (ods.ai), led by Yury Kashnitsky (yorko). Having both a Ph.D. degree in applied math and a Kaggle Competitions Master tier, Yury aimed at designing an ML course with a perfect balance between theory and practice. Thus, the course meets you with mathematical formulae in lectures and a lot of practice in a form of assignments and Kaggle Inclass competitions. In 2017-2019, some 26k people participated in active course sessions offered twice a year, and ~1500 finished the course. ODS has witnessed multiple stories about the course changing careers of those who had passed it. Currently, the course is in a self-paced mode. Here we guide you through the self-paced mlcourse.ai.

Open Machine Learning course mlcourse.ai (self-paced)

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

MLOps

Практикоориентированный онлайн-курс по созданию реального продукта на данных с менторской поддержкой и возможностью поступить в магистратуру ИТМО без экзаменов

My First Data Project 2: от идеи к продукту

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

MLOps и production подход к ML исследованиям 2.0

Дизайн систем машинного обучения. Введение для начинающих.

Active