Изучаются алгоритмы обучения с подкреплением, использующие нейронные сети.

Deep Reinforcement Learning

Дизайн систем машинного обучения. Введение для начинающих.

ML System Design. Autumn 22/23

О том, как data science помогает решать задачи бизнеса! Юзкейсы из ключевых отраслей, углубленная аналитика в тяжелой промышленности, специальный гость из Quantum Black - Causal Machine Learning: a rising tide (ENG)

McKinsey Digital. Data Science в консалтинге

Всё про карьеру и найм в DS от индустриальных топов

DS Hiring

Поговорим о том, как бизнеса пройти путь от определения точек роста до устойчивого финансового эффекта с помощью аналитики данных

Data science в бизнесе: от идеи до эффекта

Взглянем на трансформеры как на универсальный инструмент для анализа и обработки семантических последовательностей и рассмотрим их применение в разных задачах.

Удивительные трансформеры и где они обитают

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

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 1, autumn 2021)

Трек LightAutoML - создание, ускорение и кастомизация пайплайнов автоматизированного машинного обучения

AutoML Course часть 1

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

Active