Yangban Tal
Редактор
- Регистрация
- 24.06.19
- Сообщения
- 35,561
- Реакции
- 220,104
Название: Хардкорный Machine Learning. Часть 1 из 5 (2022)
Автор: В.Бабушкин, В.Брсоян и др.
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
— Данные - из реальных задач
— Изучайте решения преподавателей и других студентов
Задавайте любые вопросы в поддержку:
— Обсуждайте задачи и проекты с преподавателями и менторами
— Вашими менторами будут ML-инженеры из ведущих компаний в России
ДЛЯ КОГО ЭТА ПРОГРАММА:
ML-разработчик
Вы уже имеет опыт работы в областях связанных с машинным обучением и хотите понять, как решать специфические задачи.
Тимлид
Программа поможет вам понять, как лучше создать сервис, который сможет решать сложные бизнес-задачи с использованием машинного обучения. От момента постановки задачи, до запуска приложения на основе ML алгоритмов в работу.
ПРОГРАММА КУРСА:
ВЫ ОСВОИТЕ:
Динамическое ценообразование
Научим делать динамическое ценообразование на основе машинного обучения, что позволит вам максимизировать прибыль в компании, в которой вы работаете и построить баланс между трафиком, выручкой и маржой.
Matching
Матчинг решает несколько важных проблем для любых компаний. Вы научитесь выявлять товары-дубли по их названиям. Научитесь сопоставлять покупателей в онлайне, приложении и в офлайне. Сможете мониторить цены постоянно
Uplift-моделирование
Научим делать uplift-моделирование от постановки задачи до реализации. Данный тип моделирования позволит учесть изменения в поведении клиентов, которые, к примеру, были вызваны рекламной акцией (реализация модели next best action). Благодаря данной модели можно будет планировать и своевременно предлагать определенным клиентам нужные акции и особые цены.
A/B тестирование при помощи ML
Вы научитесь использовать ML алгортимы для ускорения A/B тестов. Помимо этого тесты станут намного более чувствительными, а плохо показывающие себя тесты можно будет быстро выявить и отключить.
Поддержание жизни ML-модели
ML-модели со временем умирают. Чтобы этого не происходило её надо доучивать. Мы научим делать это правильно.
ПРОДАЖНИК:
СКАЧАТЬ:
Автор: В.Бабушкин, В.Брсоян и др.
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
— Данные - из реальных задач
— Изучайте решения преподавателей и других студентов
Задавайте любые вопросы в поддержку:
— Обсуждайте задачи и проекты с преподавателями и менторами
— Вашими менторами будут ML-инженеры из ведущих компаний в России
ДЛЯ КОГО ЭТА ПРОГРАММА:
ML-разработчик
Вы уже имеет опыт работы в областях связанных с машинным обучением и хотите понять, как решать специфические задачи.
Тимлид
Программа поможет вам понять, как лучше создать сервис, который сможет решать сложные бизнес-задачи с использованием машинного обучения. От момента постановки задачи, до запуска приложения на основе ML алгоритмов в работу.
ПРОГРАММА КУРСА:
ВЫ ОСВОИТЕ:
Динамическое ценообразование
Научим делать динамическое ценообразование на основе машинного обучения, что позволит вам максимизировать прибыль в компании, в которой вы работаете и построить баланс между трафиком, выручкой и маржой.
Matching
Матчинг решает несколько важных проблем для любых компаний. Вы научитесь выявлять товары-дубли по их названиям. Научитесь сопоставлять покупателей в онлайне, приложении и в офлайне. Сможете мониторить цены постоянно
Uplift-моделирование
Научим делать uplift-моделирование от постановки задачи до реализации. Данный тип моделирования позволит учесть изменения в поведении клиентов, которые, к примеру, были вызваны рекламной акцией (реализация модели next best action). Благодаря данной модели можно будет планировать и своевременно предлагать определенным клиентам нужные акции и особые цены.
A/B тестирование при помощи ML
Вы научитесь использовать ML алгортимы для ускорения A/B тестов. Помимо этого тесты станут намного более чувствительными, а плохо показывающие себя тесты можно будет быстро выявить и отключить.
Поддержание жизни ML-модели
ML-модели со временем умирают. Чтобы этого не происходило её надо доучивать. Мы научим делать это правильно.
ПРОДАЖНИК:
СКАЧАТЬ:
Похожие темы
- [Stepik] Дмитрий Титов - Основы SQL для программистов без поддержких (2023)
- [Алена Мешкова] Сам себе программист 1С. Тариф Самостоятельный (2023)
- [Дмитрий Лаврик] React. Интенсивный курс для программистов (2023)
- [Артем Шумейко] Курс по backend разработке на FastAPI (2023)
- [FrontendMasters] Lydia Hallie - Продвинутые вопросы по Front-End и JavaScript (2023)
- [Дмитрий Лаврик] Современная вёрстка (2023)
- [Иван Петриченко] [Udemy] WEB-разработчик (2023)
- [liveclasses] Михаил Кашкин - Какой язык программирования выбрать (2023)
- [topguides] Создайте бота WhatsApp с помощью интеграции ChatGPT и DALL-E (2023)
- [Machine Minds AI] Создание приложений Javascript с ChatGPT (2023)