О чем курс

вы познакомитесь с основными понятиями и задачами машинного обучения и создадите свою собственную систему распознавания лиц, используя классические алгоритмы ML, а также попробуете свои силы в соревновании на Kaggle.

Для кого

для тех, кто уже знаком с Python, уверенно знает математику в рамках школьной программы и хотел бы познакомиться с машинным обучением

  

Зарегистрироваться

  

 

 Преподаватели 

Курс проведут преподаватели факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ.

Соколов Евгений Андреевич

 

  • Ex руководитель группы качества рекомендаций Яндекс.Дзен
  • Заместитель руководителя департамента больших данных и информационного поиска
  • Академический руководитель программы «Прикладная математика и информатика» 
  • Заведующий научно-учебной лабораторией анализа данных в финансовых технологиях.

 

 

Кантонистова Елена Олеговна

  

Программа

 

  • 14.06 | Введение в ML

    — Вебинар с Евгением Соколовым: знакомство с предметной областью: что такое ML, основные понятия и задачи. Поговорим про объекты, признаки, классы задач. Введение в pandas. Знакомство с Colab.

    — ДЗ: Сбор и разметка данных.

  • 17.06 | Базовые модели ML

    — Вебинар с Еленой Кантонистовой: Линейная регрессия, логистическая регрессия, SVM, PCA/SVD. Baseline-решение.

    — ДЗ: Практика, подбор гиперпараметров и классификатора.

  • 19.06 | Идеи улучшений. Подготовка к соревнованию

    — Вебинар с Еленой Кантонистовой: аугментация с помощью opencv и других методов. Знакомство с Kaggle.

    — Соревнование.

  • 25.06 | Завершение соревнования

    — Итоги соревнования.

    — Презентация лучших решений участников.