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

AutoML in practice

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)

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 6, spring 2024)

Natural Language Processing course (stream 4, spring 2023)

Секция Reliable ML - о том, как сделать так, чтобы результаты работы дата-команд приносили прибыль

Reliable ML (Data Fest 2023)

Natural Language Processing course (stream 5, autumn 2023)

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

Изучаются алгоритмы обучения с подкреплением, использующие нейронные сети.

Deep Reinforcement Learning

Дизайн систем машинного обучения. Введение для начинающих.

Active