Machine Learning для начинающих. Часть 5 из 7

Бизнес-задачи вроде удержания клиентов или оптимизации ценообразования требуют систем, которые работают точнее человеческих решений. В этом курсе разбирают путь от сбора данных и обучения моделей до оценки их влияния на продукт.

Внутри разбираются четыре ключевых направления:

• Прикладная разработка на Python и SQL для анализа данных и работы с базами.
• Теория классического машинного обучения для проектирования ML-дизайна в реальной индустрии.
• Основы Deep Learning: детекция объектов, генерация текста и анализ звука с помощью нейросетей.
• Математическая статистика и проведение A/B-тестов для измерения эффективности моделей.

Программа подходит специалистам из смежных областей IT, желающим сменить профиль, и новичкам, которым нужна математическая и техническая база для старта карьеры. Итогом обучения станет понимание того, как строить работающие ML-системы и подтверждать их пользу для бизнеса цифрами.