Python для машинного обучения. Продвинутый

Чему вы научитесь

• 1. Метрики эффективности моделей машинного обучения
• 2. Недообучение и переобучение
• 3. Оптимизация гиперпараметров
• 4. Инжиниринг численных признаков
• 5. Инжиниринг категориальных признаков
• 6. Работа с целевой переменной
• 7. Кластеризация
• 8. Понижение размерности

Наши преподаватели

Как проходит обучение

Программа курса

Расскажите о курсе друзьям