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 7, autumn 2024)

Изучаются алгоритмы обучения с подкреплением, использующие нейронные сети.

Deep Reinforcement Learning (autumn 2024)

Курс про линейные модели и ансамбли из деревьев решений

Классические модели ML (autumn 2024)

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

AutoML in practice

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

MLOps и production подход к ML исследованиям

Современные подходы и инструменты для исследований на данных, разработки и внедрения ML-решений в production.

MLOps и production в DS исследованиях 3.0

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

Долгожданное продолжение курса «Линейный модели»!

Open ML Course: Деревья и их ансамбли

Особенности применения NLP в практических задачах

Active