Тренажёр машинного обучения

О тренажёре машинного обучения

Тренажёр по основам ML — это способ проверить и закрепить знания о том, как работает машинное обучение. ML — то, что движет современные продукты. Тренажёр охватывает типы задач (обучение с учителем и без), классификацию, регрессию, кластеризацию, признаки, обучающую выборку, валидацию, переобучение, регуляризацию, метрики качества, кросс-валидацию и ансамбли.

Машинное обучение — это не просто алгоритмы. Это понимание данных, признаков, моделей, метрик. Знание ML необходимо тем, кто начинает изучать ML или хочет систематизировать знания.

Что проверяет тренажёр

• Обучение с учителем — как работает.
• Обучение без учителя — как работает.
• Классификация — задачи.
• Регрессия — задачи.
• Кластеризация — задачи.
• Признаки — как работать.
• Обучающая выборка — как готовить.
• Валидация — как делать.
• Переобучение — как избежать.
• Регуляризация — какие методы.
• Метрики качества — какие бывают.
• Кросс-валидация — как применять.
• Ансамбли — какие бывают.

Кому подойдёт

Тренажёр будет полезен тем, кто начинает изучать ML или хочет систематизировать знания.

Как заниматься

Вопросы идут от простых к сложным. Сначала проверяются базовые понятия: типы задач, признаки. Затем — более сложные: переобучение, ансамбли.

Что даёт тренажёр

После прохождения тренажёра вы будете лучше понимать ML и уметь применять базовые концепции.

Тренажёр носит образовательный характер.