Что нового

Бесплатные online курсы, скачать сливы курсов - kursy.live

Слив курсов - это быстрый и доступный способ получить дополнительные зания или ознакомиться с курсом, до его покупки.

Оперативная поддержка

Не активна ссылка? Обновляем неактивные ссылки в течении считанных минут.

Постоянное обновление

Ежедневно добавляем по 10-20 свежайших сливов. Не пропусти.

Гибкие тарифы

Можете скачать один курс или получить не ограниченный доступ ко всем курсам.

Машинное обучение: из грязи в Kaggle-князи [Udemy] [Центр digital-профессий ITtensive]

admin

Administrator
Команда форума
СУПЕР МОДЕРАТОР
Регистрация
26.05.2022
Сообщения
26 711
Реакции
166
Баллы
63
Машинное обучение: из грязи в Kaggle-князи
Регрессия, классификация, нейросети, ансамбли, обучение с подкреплением, понижение размерности

Описание
Большой практический курс по всем аспектам машинного обучения на Python в решении задач соревнования Kaggle. Курс состоит из 3 больших частей:

Регрессия и предсказание данных
Рассмотрим все практические аспекты применения линейной регрессии для предсказания числовых показателей энергопотребления ASHRAE.

Особенности процесса анализа данных (ETL): загрузка, очистка, объединение наборов данных с pandas.


Проведение исследовательского анализа данных для поиска зависимостей: EDA.


Использование sklearn для линейной регрессии.


Интерполяция и экстраполяция данных.


Расчет метрики качества RMSLE для моделей линейной регрессии.


Оптимизация линейной регрессии: выбор наилучших параметров и гиперпараметров.


Оптимизация потребления памяти при работе с большими данными.


Запасные модели линейной регрессии.


Ансамбли линейной регрессии для уточнения предсказания.


Экспорт и импорт данных, включая промежуточные.
Кластеризация и классификация
Отработаем прикладные подходы к кластеризации и классификации данных с помощью машинного обучения для страхового скоринга Prudential.

Метрики классификации: точность, полнота, F1, квадратичная каппа и матрица неточностей.


Очистка данных и оптимизация потребления памяти.


Кластеризация данных и метод ближайших соседей.


Простая и иерархическая логистическая регрессия.


Метод ближайших соседей и поиск оптимальной модели.


Метод опорных векторов: SVM.


Дерево принятия решения и случайный лес (бэггинг).


XGBosot и градиентный бустинг.


LightGBM и CatBoost


Ансамбль стекинга для голосования и выбора лучшего результата.
Нейросети и глубокое обучение
Разберем сегментацию и классификацию изображений облаков с помощью сверточных, пирамидальных, остаточных и полносвязных нейронных сетей.

Метрики точности: оценка F1 и коэффициент Дайса.


Очистка данных и обработка изображений.


Загрузка и сохранение моделей и данных в HDF5.


Двухслойный и многослойный перцептрон.


Нейросети со сверточными слоями и слоями подвыборки.


Функции активации, инициализация и оптимизаторы нейросетей.


Преобразование и дополнение (аугментация) бинарных данных.


LeNet, AlexNet, GoogLeNet.


VGG, Inception, ResNet, DenseNet.


Сегментация изображений с MobileNet, Unet, PSPNet и FPN.


Ансамбль нейросетей.
Для кого этот курс:

Аналитики Python, изучающие машинное обучение
Программисты больших данных
Исследователи больших данных
 
Прием платежей для сайтов
Верх