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)

MTC. Your first recsys

Архитектура LightAutoML для разработки кастомных пайпланов из блоков с примерами

AutoML Course часть 3

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

Первый открытый русскоязычный курс по геоаналитике. Материалы курса будут полезны специалистам в области Data Scientist, поскольку позволят решать геопространственные задачи, а также проводить исследования в области Geospatial Data Science.

Курс Геопространственный анализ данных (бета-версия)

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

Добро пожаловать на ежегодное соревнование по машинному обучению Data Fusion Contest c призовым фондом в 2 000 000 рублей!

Data Fusion Contest 2024

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

Курс о линейной зависимости: поговорим о линейной и логистической регрессиях, метриках, валидации, генерации признаков и применим знания в конкурсе "Турникеты".

Active