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

Ежегодное соревнование по машинному обучению Data Fusion Contest. В 2023 году это турнир по Adversarial ML между командами атакующих и защищающих ML модели на транзакционных данных.

Data Fusion Contest 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 4, spring 2023)

Дизайн систем машинного обучения. Введение для начинающих.

ML System Design. Autumn 22/23

quantum ods: все о применении ml в квантовом мире, а также достижений из квантового мира в ml под соусом незабываемого общения

Quantum Computing

Matching соревнование по машинному обучению: научитесь угадывать одних и тех же клиентов по их поведению на данных транзакций и кликстрима. 3 задачи, 2 номинации и 2 000 000 рублей!

Data Fusion Contest 2022

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 "Alice".

Open ML Course: Линейные модели

Применение нейронных сетей на многомерных временных данных для решения классических банковских задач

Active