Random Forest - мощный метод ансамблирования в ML // Курс «Machine Learning. Professional»

Занятие посвящено популярной модели BERT, которая широко применяется для решения самых разных задач текстовой аналитики.
Вы узнаете как работает перед и как легко и просто его можно адаптировать под ваши NLP задачи: разберем в теории и применим на практике для решения задачи классификации.

👥 Кому подходит этот урок:
- IT-специалистам которые хотят перейти в Data Science
- Начинающим дата-сайентистам и специалиста по машинному обучению, желающим углубиться в профессию
- Тем кто самостоятельно изучает Data Science
- Кто хочет войти в IT, но не знает что выбрать

✅ Результаты урока:
- Познакомитесь с моделью BERT
- Научитесь дообучать BERT для задач классификации
- Поймете основные принципы дообучения предобученных моделей

«Машинное обучение. Продвинутый уровень» - https://otus.pw/pJvx/

Преподаватель: Мария Тихонова - PhD Computer Science, Senior Data Scientist SberDevices, преподаватель ВШЭ, автор канала https://t.me/mashkka_ds

Пройдите опрос по итогам мероприятия - https://otus.pw/D9x3/

Следите за новостями проекта:

→ VK: https://vk.com/otusru
→ Telegram: https://t.me/Otusjava
→ Хабр: https://otus.pw/S0nM/

Видео Random Forest - мощный метод ансамблирования в ML // Курс «Machine Learning. Professional» канала OTUS IT Онлайн - образование