Постановка задачи машинного обучения // Основы машинного обучения

Приступаем к новой теме — основам машинного обучения. О них расскажет Татьяна Гайнцева — преподаватель Deep Learning School при МФТИ, исследователь в лаборатории LAMBDA (НИУ ВШЭ) и группе Video Intelligence Huawei.

Учимся ставить задачу машинного обучения, применяя знания из блока «Введение в анализ данных». Разбираем матрицу объектов-признаков, обучающую и тестовую выборки, классификацию и регрессию.

В рамках стипендиальной программы VK Fellowship мы провели образовательный курс по машинному обучению для преподавателей информатики в школах. Теперь делимся полезными материалами с миром 🤗

Первый блок образовательного курса для преподавателей посвятим машинному обучению. Познакомимся с инструментами, которые пригодятся для занятий, и основными языками.