Основы ML — это не алгоритмы, а дисциплина эксперимента: правильно поставить задачу, честно разделить данные, выбрать метрику, которая отражает бизнес, построить признаки без утечки и понять, почему модель ошибается. Ошибки на этом этапе не исправит никакой бустинг.
Этап 6 из 14
Основы машинного обучения
Основа
Постановка задачи, валидация, метрики, переобучение и признаки.
Темы этапа
- Валидация и переобучение Основа
Выборки, кросс-валидация, валидация по времени, утечки, смещение и разброс.
- Метрики качества Основа
Метрики классификации и регрессии, ROC и PR, порог и связь с бизнесом.
- Признаки Основа
Построение, кодирование, масштабирование и отбор признаков.
Партнёр платформы
Разбор собеседования
Разбор собеседования с sotto
После собеседования sotto разбирает разговор: оценка, каждый вопрос — хорошо, частично или слабо, чего не хватило в ответе и над чем поработать к следующему разу. Первые 30 минут бесплатно.