► 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
► Преподаватели
Курс проведут преподаватели факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ.
- 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.
- Академический руководитель онлайн-магистратуры "Машинное обучение и высоконагруженные системы"
- Доцент департамента больших данных и информационного поиска
- Ex Data scientist United Consulting Group
► 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.