Долгожданное продолжение курса «Линейный модели»!

Open ML Course: Деревья и их ансамбли

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

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)

Дизайн систем машинного обучения. Введение для начинающих.

ML System Design. Autumn 23/24

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

MLOps и production подход к ML исследованиям

Курс по графам знаний (Knowledge Graphs) и как их готовить в 2022 году. Запуск №2.

KG Course 2022

Изучаются алгоритмы обучения с подкреплением, использующие нейронные сети.

Active

Open ML Course: Деревья и их ансамбли

Open ML Course: Линейные модели 2023

Natural Language Processing course (stream 5, autumn 2023)

ML System Design. Autumn 23/24

MLOps и production подход к ML исследованиям

KG Course 2022

Deep Reinforcement Learning

ML System Design. Autumn 22/23

Natural Language Processing course (stream 3, autumn 2022)

MTC. Your first recsys