Solver Sag & SAGA. Sklearn. Data Science — курс Руслана Сенаторова

Курс по методам оптимизации линейных моделей машинного обучения: логистическая регрессия, регуляризация, рекомендательные системы.

О чём этот курс
Онлайн-курс посвящён изучению методов оптимизации линейных моделей машинного обучения, таких как логистическая регрессия и методы регуляризации. Рассматриваются алгоритмы SAG и SAGA, применяемые при работе с большими наборами данных и высокомерными разреженными данными.

Особенность курса — разбор реальных коммерческих примеров из практики Data Science, что позволяет глубже понять принципы работы этих методов и научиться применять их в собственных проектах.

Чему вы научитесь
— Использовать алгоритм SAG/SAGA для решения задач линейной и ridge-регрессии на больших массивах данных.
— Применять логистическую регрессию для построения эффективных классификационных моделей.
— Работать с высокомерными разреженными данными (sparse ML).
— Создавать рекомендательные системы на основе линейных моделей.
— Проводить оптимизацию выпуклых функций большого масштаба (large-scale convex optimization).

Кому подойдёт
Специалистам по анализу данных и data scientist'ам, желающим углубить свои знания в области оптимизации линейных моделей и методов регуляризации.
Студентам старших курсов технических вузов, изучающим машинное обучение и интересующимся практическими аспектами применения теории.
Разработчикам программного обеспечения, работающим над проектами, связанными с обработкой больших объемов данных и построением предсказательных моделей.

Как проходит обучение
Обучение проводится онлайн через платформу дистанционного образования. Курс включает теоретические лекции, практические задания и разбор реальных кейсов. Доступ к материалам предоставляется после оплаты, срок доступа неограничен.

Коротко
Для чего: Изучить методы оптимизации линейных моделей для анализа больших данных
Кому: Data Scientist'ам и специалистам по обработке данных
Что нужно: Интернет и базовые знания Python и математики

Как купить
1. Нажмите «Перейти к покупке».
2. Проверьте у партнёра версию, срок лицензии и итоговую цену.
3. Оплатите заказ и получите ключ или ссылку на скачивание.
4. Активируйте покупку по инструкции продавца.

Bigru.ee показывает товар и ведёт на партнёрскую площадку: оплата, выдача, возврат и поддержка — на её стороне.