Guest
Все уже привыкли, что от нейросети можно получить ответ на вопрос, сгенерированный код программы или нарисованную картинку. Но большие языковые модели – не единственные нейросети, а в арсенале методов машинного обучения, помимо нейросетей, имеются и их старые конкуренты – ансамбли деревьев решений. На вебинаре мы проверим разные подходы к обработке табличных данных на примере задач классификации, предсказания, кластеризации и выявления аномалий, - и сможем понять, справедлива ли поговорка “всяк сверчок знай свой шесток” в применении к машинному обучению. На вебинаре мы рассмотрим разные способы решения нескольких типов задач - классификация, предсказание, кластеризация и выявление аномалий - и постараемся понять, справедлива ли поговорка “всяк сверчок знай свой шесток” в применении к машинному обучению. Содержание вебинара: 1.Классы задач в машинном обучении 2.Основные виды методов машинного обучения 3.Как классифицировать данные 4.Как предсказывать значения 5.Как кластеризовать объекты 6.Как обнаруживать аномалии 7.Выводы Узнайте больше на наших курсах:
