⚠️ Можно знать алгоритмы машинного обучения и всё равно получать…

⚠️ Можно знать алгоритмы машинного обучения и всё равно получать плохие результаты. Большинство проблем моделей начинаются с некачественной подготовки данных: пропуски, выбросы, шум, неверные признаки.

🧑‍💻 19 марта в 18:00 МСК в преддверии старта курса «Машинное обучение. Специализация» на открытом уроке расскажем о том, как превращать сырые данные в рабочий датасет для моделей машинного обучения.

🦾 На вебинаре вы последовательно разберёте ключевые этапы предобработки данных, познакомитесь с базовыми подходами, которые используются в реальных проектах, и увидите ноутбук с кодом на языке программирования Питон (Python). Его можно будет адаптировать под собственные задачи — от анализа данных до обучения моделей.

Урок подойдёт тем, кто только начинает путь в машинном обучении (machine learning) и хочет сразу выстроить правильный фундамент. Вы поймёте, с чего начинать работу с данными, как проводить разведочный анализ и какие шаги критичны для качества будущей модели.

➡️ Принять участие: https://vk.cc/cVkS36

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576