Продвинутое машинное обучение

ФОТО ДОСТАВКА ОТЗЫВЫ ▼ Подробнее

101 700 р.

В МАГАЗИНKarpov.courses

Найдено в: Karpov.courses

Найти похожие на AliExpress

в Джум +

Описание

Программа «Продвинутое машинное обучение» предназначена для специалистов с опытом в сфере машинного обучения и учит решать нестандартные задачи бизнеса. Выбирайте один или несколько из 6 модулей и решайте сами, какие навыки и инструменты осваивать в рамках курса.

Характеристики

Дополнительная категория303
Цена по скидке72450
Оплата в рассрочку24
Ежемесячная цена4238
Продолжительность1
ПланАлгоритмы автоматического сопоставления объектов позволяют решать множество важных задач бизнеса: выявление товаров-дублей, объединение данных о покупателях в онлайне и офлайне, анализ и мониторинг цен конкурентов. Разберём различные кейсы применения систем матчинга и ранжирования, рассмотрим технические тонкости их архитектур, познакомимся с передовыми подходами к обучению моделей и реализуем свою систему поисковых подсказок.
ПланЭффективность деятельности многих компаний зависит от способности устанавливать оптимальные цены на продукцию с учётом различных факторов и изменений, происходящих на рынке. Научимся создавать конвейер обработки данных (пайплайн) для динамического ценообразования с нуля для решения бизнес-задачи. Будем решать задачу динамического ценообразования через построение модели спроса/ определение эластичности/ многоруких бандитов.
ПланСегментация потребителей по чистому эффекту от маркетингового воздействия позволяет бизнесу сосредоточить рекламный бюджет на клиентах, готовых выполнить целевое действие только при наличии коммуникации. Научимся оценивать величину этого эффекта с помощью uplift-моделей (моделей оценки дополнительного эффекта), разберём интересные кейсы из практики, спроектируем библиотеку факторов и построим свой алгоритм для поиска оптимальной аудитории.
ПланВажными задачами в A/B-тестировании являются ускорение тестов и повышение их чувствительности. Это позволяет компаниям быстрее внедрять позитивные изменения и вовремя отказываться от негативных. Научимся применять современные методы повышения чувствительности A/B-тестов, рассмотрим полную последовательность действий (пайплайн) при тестировании и реализуем свой сервис для оценки экспериментов.
ПланСегодня рекомендательные системы встречаются во многих приложениях, где есть поиск и персонализация. Мы разберёмся, как построить свою рекомендательную систему, используя все возможные знания о пользователях и объектах рекомендации. На практике научимся использовать алгоритмы контентной фильтрации, матричной факторизации, обучим глубокие сети и модели ранжирования. А потом — рассмотрим проблемы, которые могут возникать в проде.
ПланЖизненный цикл разработки модели включает в себя несколько этапов: постановка задачи, разработка модели и операции с ней. Работа MLOps-инженера (инженера по сопровождению моделей машинного обучения) сосредоточена вокруг второго и третьего этапа.
Формат обученияСамостоятельно
Есть вебинарыtrue
Есть домашние работыtrue
Есть видеоурокиtrue
Есть текстовые урокиtrue
Есть тренажерыtrue
Есть сообществоtrue
СложностьДля опытных
Тип обученияКурс
Есть бесплатная частьtrue
Результат обученияСертификат
Часы в неделю15
Наименование Продвинутое машинное обучение
Категория Программирование/Машинное обучение
Продавец Karpov.courses
Актуальность 17.10.2026