На воркшопе мы научимся без программирования строить и внедрять модели машинного обучения из Python в сценарии Loginom. В этом нам поможет библиотека компонентов Loginom Python Kits. Мы решим задачу прогнозирования стоимости недвижимости на датасете с Kaggle. Всю предобработку данных выполним в Loginom, а модель обучим в Python, настроив параметры универсального компонента-учителя. Научимся делать скоринг новых объектов по модели Python. В домашнем задании закрепим навыки, решая задачу похожую задачу. В итоге мы получим высокую скорость подготовки данных в Loginom вместе с разнообразием моделей из Python! Полная версия воркшопа с данными, теорией, практикой и домашним заданием: Машинное_обучение_из_Python_в_Loginom Все возможности аналитической платформы: Скачать бесплатную редакцию Loginom: Электронные курсы по аналитике данных: Страница Мастерской Loginom Skills: Присоединяйтесь к телеграм-каналу Loginom Skills: Остались вопросы? Пишите: #Loginom #lowcode #datascience
Hide player controls
Hide resume playing