Ансамбли моделей — мощная техника решения ML задач // Демо-занятие курса «Machine Learning. Professional»

На данном открытом уроке мы поговорим про техники ансамблирования, которые являются крайне мощным способом решения ML задач. На занятии изучим такие популярные методы, как Бэггинг, Случайный лес и Стекинг. Кому подходит этот урок: - IT-специалистам, которые хотят освоить продвинутые методы ML и перейти в Data Science - Дата-сайентистам, желающим углубиться в профессию - Тем, кто самостоятельно изучает Data Science и уже изучил основы ML Результаты урока: - узнаете, как применять ансамбли моделей для решения задач ML - изучите основные подходы к ансамблированию моделей - узнаете про такие методы ансамблирования как Бэггинг, Случайный лес и Стекинг «Machine Learning. Professional» - Преподаватель: Мария Тихонова - PhD Computer Science, Senior Data Scientist SberDevices, преподаватель ВШЭ, автор канала Пройдите опрос по итогам мероприятия - Следите за новостями проекта: - Telegram: - ВКонтакте: - LinkedIn: - Хабр: