Материалы к онлайн-интенсиву "Линейные модели и их презентация"
Классические линейные модели машинного обучения появились давно, но никогда не выйдут из моды и активно используются во многих проектах. На курсе вы узнаете о том, как устроены линейные модели, научитесь применять их на практике, интерпретировать и оборачивать в веб-сервисы.
Курс подойдет слушателям, уже знакомым с основами программирования на Python и базовыми подходами к анализу данных, но без фундаментальных знаний машинного обучения. Он поможет разобраться не только как использовать модели на практике, но и детально представит теоретическую сторону предмета. Также курс заинтересует тех, кто хочет развиваться в IT-области как ML-разработчик: красиво презентовать решение в виде интерактивного дашборда и/или веб-сервиса.
- О курсе
- Задача регрессии. Начало
- ООП в Python
- Регрессия. Продолжение
- Фреймоворк Streamlit
- SQL
- Линейная классификация. Логистическая регрессия
- Асинхронное программирование
- Интерпретация моделей классификации
- Фреймворк FastApi
- Итоговый проект