Лекция 7. Обучение без учителя. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.ai
То же видео, но с улучшенным звуком https://youtu.be/u6_b0I4fGgc (tnx to Denis Cera)
На 7-ой лекции поговорим про специфику задач обучения без учителя, разберем метод снижения размерности Principal Component Analysis, обсудим основные методы кластеризации.
Сайт курса – https://mlcourse.ai
О курсе на Хабре https://goo.gl/XH9RfL
7-ая тема на Хабре https://habrahabr.ru/company/ods/blog/325654/
Jupyter-notebooks в репозитории курса https://goo.gl/oep6bY
Демо-версия задания https://bit.ly/2JKb1Ft
При организационной поддержке Mail.Ru Group
Видео Лекция 7. Обучение без учителя. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.ai канала Yury Kashnitsky
На 7-ой лекции поговорим про специфику задач обучения без учителя, разберем метод снижения размерности Principal Component Analysis, обсудим основные методы кластеризации.
Сайт курса – https://mlcourse.ai
О курсе на Хабре https://goo.gl/XH9RfL
7-ая тема на Хабре https://habrahabr.ru/company/ods/blog/325654/
Jupyter-notebooks в репозитории курса https://goo.gl/oep6bY
Демо-версия задания https://bit.ly/2JKb1Ft
При организационной поддержке Mail.Ru Group
Видео Лекция 7. Обучение без учителя. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.ai канала Yury Kashnitsky
Показать
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
Другие видео канала
mlcourse.ai. Lecture 6. Part 2. LASSO and Ridge. LTV prediction. Practice
MLClass, "Practical Data Science". Section "Toolbox". Lesson 3
Firing a cannon at sparrows: BERT vs. logreg
mlcourse.ai. Lecture 7. Part 1. Principal Component Analysis. Theory and practice
mlcourse.ai: free hands-on dive into practical Machine Learning
mlcourse.ai. Lecture 2. Visualization
mlcourse.ai. Lecture 0. Introduction
How to jump into Data Science
Лекция 2. Визуализация. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.ai
Лекция 10. Градиентный бустинг. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.ai
Topic 10. Part 1. Gradient boosting basics
mlcourse.ai. Lecture 3. Decision trees. Part 2. Practice
mlcourse.ai. Lecture -1. Outroduction
BERT classifier fine-tuning with PyTorch, HuggingFace, and Catalyst. Part 1. Intro
Лекция 2. Визуализация. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.ai
mlcourse.ai. Lecture 5. Part 3. Business task: predicting paying users. Practice
Лекция 3. Классификация, деревья решений. Открытый курс ODS по машинному обучению mlcourse.ai
mlcourse.ai. Lecture 5. Part 2. Classification metrics. Theory
mlcourse.ai Fall 2019 Live Session 0
mlcourse.ai. Lecture 1. Pandas & Data Analysis