Привет, друзья! *?
?*** Новое обновление в наших курсах, сегодня в курсе Explainable AI (Объяснимое машинное обучение)!

Мы сделали большой update, и теперь курс не только про объяснимое машинное обучение, но и про объяснение прогнозов моделей глубинного обучения!

Да-да, теперь в курсе разбирается, как искать предвзятость, баги в обучающих данных и просто выученные фичи в глубоких нейронных сетях! ?

Теория начинается со сверточных сеток, продолжается градиентными методами, методами на основе концептов и красиво заканчивается раскрывая механизм Attention в задаче объяснения!

✔️ 11 модулей теории
✔️ 202 задачи, количество которых пополняется
✔️ Возможность постоянно задавать вопросы

Всё это также входит в курс! :)

Будем рады видеть вас! В ближайшее время цена будет пересматриваться на все наши курсы, поэтому успевайте присоединяться по старой!

А узнать, что такое градиентные методы и получить промокод на скидку можно уже сейчас в небольшой статье на telegraph!

Отличного вам начала недели!

Stepik: online education

Explainable AI (Объяснимое машинное обучение)

В курсе изучаются классические и продвинутые методы интерпретации машинного и глубинного обучения. Подробно разбираются математические обоснования изучаемых методов.

Финальное мероприятие сезона

На заключительной встрече мини-курса «Старт в Data Science: время летать!» вы узнаете:
⚪️ Чему научились слушатели курса
⚪️ Как выглядят работы победителей соревнования
⚪️ Что нужно сделать, чтобы написать идеальный код регрессии
⚪️ Как поступить в онлайн-магистратуру «Искусственный интеллект»
⚪️ Кто получил скидки за раннее поступление

Если у вас еще остались вопросы о поступлении и обучении в онлайн-магистратуре «Искусственный интеллект», вы сможете их задать на Q&A-сессии.

? Когда: 13 августа, 18:00
?️ Спикеры:
— Победители соревнования
— Елена Кантонистова, преподаватель курса, академический руководитель магистратуры «Искусственный интеллект»

? Зарегистрироваться на последнее мероприятие сезона можно по ссылке: https://clck.ru/3CMqG2

? Сейчас начнется презентация программы «Искусственный интеллект», подключайтесь по ссылке!

Елена Кантонистова, академический руководитель онлайн-магистратуры «Искусственный интеллект», и Роман Залесинский, студент программы, расскажут об онлайн-магистратуре и ответят на все ваши вопросы:

Запускаем серию материалов про применение машинного обучения в жизни

Первая статья из серии раскрывает, что такое кластеризация и как её применять в бизнесе. В этот раз мы рассказываем про метод Kmeans.

?️ Прочитать статью можно ниже

Если у вас есть удачные кейсы применения машинного обучения, можете поделиться в комментариях!

Telegraph

Кластеризация как кейс применения машинного обучения в бизнесе

Чаще всего в машинном обучении нам приходится решать задачи классификации и регрессии. Но есть и другие интересные задачи! Довольно часто в бизнесе встает задача кластеризации (или сегментации) клиентов: нам необходимо разбить всех клиентов на кластеры (группы)…

Узнайте всё о поступлении на МОВС

Завтра (30 марта) в 11:00 Елена Кантонистова, академический руководитель магистратуры "Машинное обучение и высоконагруженные системы" проведет Q&A-вебинар. Вы сможете:

⏺В неформальной обстановке узнать про магистратуру и особенности обучения в ней;
⏺️Познакомиться со студентами программы и услышать их впечатления от учебы;
⏺Получить советы из первых уст, как подготовиться к вступительным экзаменам.

Кстати, на этой встрече у вас есть возможность задать академическому руководителю все интересующие Вас вопросы!

*?️*Когда: 30 марта в 11:00
*✏️*Где: онлайн
?Ссылка на встречу в телеграм-канале программы

В эту субботу (30 марта) в 11:00 в рамках интенсива "Старт в Data Science" академический руководитель магистратуры "Машинное обучение и высоконагруженные системы" проведет Q&A-вебинар, на котором в неформальном стиле расскажет про магистратуру и особенности обучения в ней. Также на встрече будут студенты программы - они поделятся своими впечатлениями от учебы и дадут абитуриентам советы, как подготовиться к поступлению и чего ждать от обучения на программе.

Для участников интенсива тоже будет полезная информация: расскажем об итоговом проекте, который сразу же можно будет начать делать!

Очень ждем всех заинтересованных! ?️️️️️️

Ссылка на встречу: https://us06web.zoom.us/j/81022433444?pwd=FOk6pBY0UOiTEsoUTOwjhRBQsyybxX.1

Интерпретируемость и объяснимость в машинном и глубинном обучении ?

На первый взгляд, некоторые модели машинного и глубинного обучения кажутся «черными ящиками». Но что если помимо получения верного с точки зрения метрики прогноза, мы будем требовать от модели больше — например дополнительных выводов о данных?

Или, в случае плохого качества модели, захотим проверить, связано ли это с данными?

В случае критических отраслей, таких как медицина, важно знать, как было принято то или иное решение. Ответом на этот вопрос интенсивно занимается область explainable AI, о методах которой мы немного рассказываем на курсе «Разведочный анализ данных».

Чтобы применять методы на практике и быть в курсе появления реализаций новых, вы можете использовать сайт нашей студентки: „Find a way to make your AI explainable“.

Как пользоваться:
1. Выбрать фреймворк, на котором вы учите модель
2. Выбрать тип данных, на которых обучалась модель
3. Готово! Перед вами будет список библиотек, которые вы можете использовать

Сохраняйте сайт в заметки! ⭐️

Stepik: online education

Разведочный анализ данных

В данном курсе мы рассказываем об основных и продвинутых подходах для анализа данных, а затем переходим к построению простых моделей машинного обучения. При этом параллельно осваиваем инструменты разработчика, которые активно исползуются в работе Data Scientst'a:…

Сегодня начинается наш онлайн-буткемп «Старт в Data Science»!

Он будет длиться 2 месяца. За это время участники освоят основы программирования на языке Python и главные инструменты визуализации данных. По окончании буткемпа участники создадут интерактивное приложение с аналитикой IT-рынка труда в 2023-2024 годах, используя язык Python и библиотеку для создания сервисов Streamlit.

В рамках буткемпа 9 февраля в 17:00 пройдет День открытых дверей, на котором выступят:
⏺️Елена Кантонистова, академический руководитель онлайн-магистратуры «Машинное обучение и высоконагруженные системы»,
⏺️Евгений Паточенко, преподаватель буткемпа «Старт в Data Science».

Спикеры подробно расскажут про магистратуру и буткемп для всех интересующихся. Рекомендуем посетить этот ДОД всем абитуриентам онлайн-магистратуры «Машинное обучение и высоконагруженные системы».

Зарегистрироваться на буткемп можно до 20 февраля по ссылке.
Вступить в чат, чтобы получить ссылку на ДОД.