Machine Learning для начинающих. Часть 6 из 7

Бизнес сталкивается с задачами, которые невозможно решить вручную: от удержания клиентов до оптимизации цен — здесь показывают, как переводить такие проблемы на язык алгоритмов. Вы пройдете путь от подготовки данных и написания кода на Python до оценки реального влияния ML-моделей на показатели продукта.

Внутри разбираются четыре ключевых направления:

• Прикладная разработка: использование Python и SQL для обработки данных и командной работы.
• Классические модели: построение ML-дизайна для решения индустриальных задач.
• Deep Learning: обзор возможностей нейросетей в задачах генерации текста, детекции объектов и анализа звука.
• Аналитическая база: основы статистики и A/B-тестирования для проверки эффективности внедренных моделей.

Программа подходит специалистам из IT, желающим сменить профиль, и новичкам, которые хотят получить фундаментальную базу для старта карьеры в Data Science. Итогом станет понимание математических принципов ML и навык проведения экспериментов для подтверждения бизнес-результатов.