Линейные модели машинного обучения для решения задач аналитики // Демо-занятие курса «Продуктовая аналитика. Professional»

Вебинар посвящен изучению линейных моделей машинного обучения, которые являются основой для решения задач классификации. Мы рассмотрим основные концепции линейной регрессии, логистической регрессии и методов на их основе, а также их применение в различных областях. Участники познакомятся с теорией, алгоритмами и практическими примерами использования линейных моделей для прогнозирования категориальных данных. Структура вебинара: 1. Введение в машинное обучение и задачи классификации 2. Основы линейных моделей: - Линейная регрессия - Логистическая регрессия 3. Применение линейных моделей в задачах классификации 4. Параметры и оценка качества модели 5. Практические примеры и кейсы 6. Вопросы и ответы По окончании вебинара участники смогут: - Понимать основные концепции линейных моделей и их применения в задачах классификации - Использовать линейные модели для анализа и прогнозирования данных - Оценивать качество работы линейных моделей и адаптировать их под свои задачи - Применять полученные знания на практике для решения реальных бизнес-задач Кому подойдет: Вебинар будет полезен студентам, аспирантам, младшим исследователям и всем, кто интересуется машинным обучением и анализом данных, а также специалистам, работающим в области бизнес-анализа и Data Science. Вебинар будет полезен: - Начинающим специалистам, желающим освоить основы машинного обучения - Практикующим аналитикам, стремящимся улучшить свои навыки в области классификации - Всем, кто хочет расширить свои знания о линейных моделях и их применении в реальных проектах. «Продуктовая аналитика. Professional» - Преподаватель: Ярослав Каземиров - Senior Individual Contributor Пройдите опрос по итогам мероприятия - Следите за новостями проекта: Telegram: ВКонтакте: LinkedIn: Хабр: