Изучаются алгоритмы обучения с подкреплением, использующие нейронные сети.

Deep Reinforcement Learning

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

Особенности применения NLP в практических задачах

NLP in practice

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

MLOps и production подход к ML исследованиям 2.0

В каких кейсах использовать аплифт модели? Какие бывают типы моделей, как их обучить? Как оценить качество? Как подготовить обучающую выборку? Как провести АБ тест с аплифт моделью? Все это вы узнаете из курса по uplift моделированию от создателей библиотеки scikit-uplift.

Курс по uplift моделированию

NLP, CV, Whitebox, AutoUplift, автоматические отчеты и мониторинг в LightAutoML

AutoML Course часть 2

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

AutoML Course часть 1

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

Active