5. Продвинутый Machine Learning

Описание

Мы выйдем за рамки идеальных датасетов из туториалов и погрузимся в реальный мир данных. Вы узнаете, как бороться с главными врагами любого моделирования: переобучением, дисбалансом классов и «мусорными» признаками. Вместо поверхностного обучения мы детально разберем продвинутые техники ансамблирования (бэггинг, бустинг, стекинг), поработаем с тяжелыми фреймворками вроде XGBoost и LightGBM, а также научимся автоматизировать подбор гиперпараметров.

О курсе

• 19 уроков
• 104 студентов