ПРОГРАММА >
СЕГОДНЯ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫЕСИСТЕМЫ 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...
Hard ML — это не стандартный курс по машинному обучению. Моя команда не стала ограничиваться одним лишь обучением моделей и решила охватить абсолютно все этапы работы ML-инженера. Вы научитесь самостоятельно собирать и размечать данные, строить пайплайны их поставки, деплоить приложения...
Для кого эта программа:ml-разработчиквы уже имеет опыт работы в областях связанных с машинным обучением и хотите понять, как решать специфические задачи.
Тимлидпрограмма поможет вам понять, как лучше создать сервис, который сможет решать сложные бизнес-задачи с использованием машинного обучения...
Научитесь создавать надежные и эффективные ML-системы и поддерживать их стабильную работу
Зачем изучать проектирование ML-систем? Машинное обучение — это больше, чем просто модели.
Чтобы алгоритмы работали в реальном мире, нужна система, которая масштабируется, обновляется и приносит пользу...
Hard ML — это не стандартный курс по машинному обучению. Моя команда не стала ограничиваться одним лишь обучением моделей и решила охватить абсолютно все этапы работы ML-инженера. Вы научитесь самостоятельно собирать и размечать данные, строить пайплайны их поставки, деплоить приложения...
КАК ПРОХОДИТ ОБУЧЕНИЕ:
Решайте реальные задачи:
— Решаем сложные ML-задачи
— Строим своё приложение с применением всего, чему вы научитесь
— Не только обучаем модельки, а изучаем их и настраиваем всё, что нужно для их работы
Используйте нашу инфраструктуру:
— Работа на выделенном сервере
—...
ДЛЯ КОГО ЭТА ПРОГРАММА:
НАЧИНАЮЩИЕ ML-ИНЖЕНЕРЫ
Хотите закрепить знания, заполнить пробелы и набраться прикладного опыта, чтобы выделяться среди остальных кандидатов
ML-ИНЖЕНЕРЫ С ОПЫТОМ
Хотите познакомиться с новыми кейсами, с которыми не сталкиваетесь на работе, и расширить компетенции...
Расскажем всё о проведении экспериментов в компаниях. На симуляторе вы отработаете на практике сложные и нестандартные ситуации, чтобы избежать ошибок в реальной работе.
В бизнесе ежедневно принимаются сотни решений. Часто сложно понять, какое решение будет оптимальным, но цена ошибки при этом...
Расширяем круг компетенций или готовимся к интервью в BigTech.
Для кого этот курс:
1. Системный администратор
2. Разработчик
3. Аналитик
4. Архитектор
5. Продакт и проджект менеджер
6. Инженер
Модуль 1 - Сбор требований и оценка нагрузки
Начнём проектирование системы с выбора ограниченного...
Базовая версия
ДЛЯ КОГО ЭТОТ КУРС:
1. Продакт-менеджер - Работаете над развитием продукта и хотите научиться принимать решения на основе data-driven подхода.
2. Аналитик - Занимаетесь анализом бизнес-метрик и хотите на практике разобраться во всех тонкостях A/B-тестирования.
Подойдёт всем, кто...
Хардкорный Machine Learning. Часть 2 [karpov.courses]
КАК ПРОХОДИТ ОБУЧЕНИЕ:
Решайте реальные задачи:
— Решаем сложные ML-задачи
— Строим своё приложение с применением всего, чему вы научитесь
— Не только обучаем модельки, а изучаем их и настраиваем всё, что нужно для их работы
Используйте...
Хардкорный Machine Learning. Часть 1 [karpov.courses]
КАК ПРОХОДИТ ОБУЧЕНИЕ:
Решайте реальные задачи:
— Решаем сложные ML-задачи
— Строим своё приложение с применением всего, чему вы научитесь
— Не только обучаем модельки, а изучаем их и настраиваем всё, что нужно для их работы
Используйте...
Онлайновые рекомендательныесистемы помогают находить в сети фильмы, работу, рестораны… и даже любовь! Опираясь на статистические и демографические данные, а также на поисковые запросы, эти системы выдают результат, интересный пользователю, – и это настоящее искусство. Научитесь создавать...
Работа над реальными задачами под руководством ведущих ML-специалистов.
На симуляторе вы получите доступ к инфраструктуре и задачам разного уровня, которые подготовили ML-инженеры с опытом работы в ритейле, e-commerce и BigTech-компаниях.
Здесь вас ждёт практика на задачах, максимально...
О книге:
В учебнике рассмотрены общие понятия, принципы и физические основы радиолокации, сигналы и помехи в радиолокации, характеристики радиолокационных целей. Изложена статистическая теория обнаружения радиолокационных сигналов. Приведены методы реализации радиолокационных устройств и...
НАУЧИТЕСЬ ПРАВИЛЬНО ГОТОВИТЬ ДАННЫЕ ЛЮБЫХ РАЗМЕРОВ И СЛОЖНОСТИ
Обучающие выборки для машинного обучения и красивые графики для отчётов не появляются сами собой: данные нужно собирать, хранить, валидировать и комбинировать между собой, быстро реагируя на изменения в их структуре.
ДЛЯ КОГО ЭТОТ...
НАУЧИТЕСЬ ПРАВИЛЬНО ГОТОВИТЬ ДАННЫЕ ЛЮБЫХ РАЗМЕРОВ И СЛОЖНОСТИ
Обучающие выборки для машинного обучения и красивые графики для отчётов не появляются сами собой: данные нужно собирать, хранить, валидировать и комбинировать между собой, быстро реагируя на изменения в их структуре.
ДЛЯ КОГО ЭТОТ...
Deep Learning Engineer
Узнайте, как обучают глубокие нейросети
Освойте базовые и продвинутые инструменты глубинного обучения
После курса начните карьеру в перспективной сфере Deep Learning
Чем занимается Deep Learning Engineer:
Deep Learning, или глубинное обучение, предполагает создание и...
НАУЧИТЕСЬ ПРАВИЛЬНО ГОТОВИТЬ ДАННЫЕ ЛЮБЫХ РАЗМЕРОВ И СЛОЖНОСТИ
Обучающие выборки для машинного обучения и красивые графики для отчётов не появляются сами собой: данные нужно собирать, хранить, валидировать и комбинировать между собой, быстро реагируя на изменения в их структуре.
ДЛЯ КОГО ЭТОТ...
НАУЧИТЕСЬ ПРАВИЛЬНО ГОТОВИТЬ ДАННЫЕ ЛЮБЫХ РАЗМЕРОВ И СЛОЖНОСТИ
Обучающие выборки для машинного обучения и красивые графики для отчётов не появляются сами собой: данные нужно собирать, хранить, валидировать и комбинировать между собой, быстро реагируя на изменения в их структуре.
ДЛЯ КОГО ЭТОТ...