Машинное обучение с Java

Для разработки алгоритмов машинного обучения не обязательно переходить на Python — здесь показывают, как использовать для этих задач экосистему Java. Вы пройдете путь от базовой классификации данных до внедрения глубокого обучения в реальные проекты.

Внутри курса разбираются:

• Интеграция библиотеки Weka для классификации и анализа данных.
• Реализация распознавания образов на немаркированных наборах данных.
• Построение моделей регрессии для многофакторного анализа (на примере прогнозирования цен на недвижимость).
• Использование методов глубокого обучения для задач NLP (обработки естественного языка) и классификации личностных характеристик.
• Практики сохранения обученных моделей и использование перекрестной проверки для оценки качества алгоритмов.

Курс ориентирован на Java-разработчиков, желающих внедрить ML-инструменты в свои текущие проекты. По итогам вы научитесь создавать автономные ML-модели на Java и использовать их для решения прикладных задач анализа данных.