Практика в библиотеке SKLearn: обучение и подбор гиперпараметров модели // Основы машинного обучения

Об основах машинного обучения расскажет Татьяна Гайнцева — преподаватель Deep Learning School при МФТИ, исследователь в лаборатории LAMBDA (НИУ ВШЭ) и группе Video Intelligence Huawei. Обучаем ML-модели kNN для датасета, предобработкой которого занимались в предыдущем видео. Подбираем гиперпараметры модели. Рассматриваем ответы модели на тестовую часть датасета. В рамках стипендиальной программы VK Fellowship мы провели образовательный курс по машинному обучению для преподавателей информатики в школах. Теперь делимся полезными материалами с миром 🤗 Первый блок образовательного курса для преподавателей посвятим машинному обучению. Познакомимся с инструментами, которые пригодятся для занятий, и основными языками. Задания к модулю найдёте по ссылке: Больше информации о курсе — в сообществе VK Education ВКонтакте: