angle-down facebook instagram vkontakte warning

Как работает машинное обучение

Рейтинг
5,0
посетило
135
Длительность
2 часа
Машинное обучение и нейросети окружают нас везде — на их принципах базируются прогнозирование пробок, выдача в поисковиках, беспилотные машины и предсказание потребительского спроса. На лекции посмотрим на алгоритмы машинного обучения изнутри, познакомимся с ключевыми принципами и методами, узнаем, как с их помощью можно решать сложные и повседневные прикладные задачи.

Начнем с того, какие стандартные задачи решает машинное обучение. Посмотрим, как оно соотносится с Data Science (наукой о данных) и Artificial Intelligence (искусственным интеллектом). Остановимся подробнее на принципах работы различных алгоритмов — наивного байесовского классификатора, линейных моделей, решающих деревьев, нейронных сетей и генетических алгоритмов. Поговорим о типичных ошибках и кейсах, в которых анализ данных работал не так, как ожидалось, и затронем тему ограничений и опасностей машинного обучения.

лектор
лектор
Виктор Кантор

Специалист по анализу данных, соавтор специализации «Машинное обучение и анализ данных» на Coursera, эксперт по машинному обучению в Яндекс.Такси. Консультант компаний по вопросам применения анализа данных, организатор образовательной программы в области Data Science, преподаватель Московского Физико-Технического Института.

Запись на лекцию окончена
Как всё устроено
Даты и время
Лекция повторяется, выберите удобные даты из доступных. Если не сможете прийти — перенесите дату в личном кабинете или напишите на hello@levelvan.ru
Место проведения
Лекции проходят в центре, рядом с метро, или в формате вебинара. Смотрите название площадки рядом с указанием даты лекции.
Адреса площадок
Материалы для изучения
После лекции вы получите на почту презентацию и список литературы с комментариями.
Стоимость
Стоимость лекции 900 рублей. Оплата — картой на сайте. Место в группе бронируется за вами только после оплаты.
Билеты
не сгорают
Меняйте дату и тему или заморозьте билет в любой момент
Удобный
онлайн-формат
Подключайтесь к живому вебинару с любых устройств или смотрите в записи, когда вам удобно
Материалы
для изучения
Дополнительные материалы и ссылка на видеозапись придут утром после лекции
Доступ
навсегда
Смотрите онлайн или позже, в любое удобное время
Отзывы о лекции
Рейтинг
5,0
посетило
135
Длительность
2 часа
, если вы посещали эту лекцию и хотите оставить отзыв
Сортировать по
Ольга Целищева
10 августа 2018
очень интересно и доступно, даже для таких гуманитариев, как я
Мария Яковлева
28 июля 2018
Очень интересно. Я поняла не всё. Математика)) Ее немножко было. Но мне прнравилось, что сложные вещи объясняли применительно к обычной жизни и работе. Хочу еще лекции на научные и технические темы. К примеру - блокчейн) хочу разобраться. Мне кажется, с вами смогу. Лектор у вас, как всегда, замечательный
Антон Булавлёв
23 июля 2018
Лекция просто огонь. Виктор рассказывает очень просто и наглядно, так что становиться интересно и понятно как людям с техническим бекграундом, так и людям совершенно новым в этой теме. Надеюсь, у Виктора будут появляться новые лекции на LevelOne, возможно с более узкоспециализированными темами или мастерклассы по ML :)
Дарья литвина
23 июля 2018
Супер!
Анна Сидоровская
14 июля 2018
Очень четко и по делу, прекрасное введение
Екатерина Лобова
14 июля 2018
Очень интересная лекция и интересная тема. Раньше редко задумывалась о том, что такое машинное обучение и нейросети, мне казалось это областью фанстатики. Но все довольно просто, если можно так сказать, и доступно пониманию, если в этом разобраться.
Спасибо Виктору!
образовательный проект level one
Начните разбираться
в сложных
темах
с самыми вдохновляющими экспертами
Только проверенные лекторы
27 тысяч отзывов
на лекции и практикумы
Вам понравится
4,9 из 5,0
средний рейтинг лекции
Есть из чего выбрать
До 10 разных
вебинаров в день
подписка

Подборки лекций
о науке каждую неделю

Пишем два раза в неделю. В письмах рассказываем о скидках и о том, куда стоит сходить прямо сейчас. Даем полезные лайфхаки, знакомим с лекторами и форматами обучения.

;