Post #1956

🔎Бесплатный курс от Google: основы машинного обучения на практике Внутри — подробные конспекты (переведены на русский), интерактивные визуализации, практические упражнения и тесты для самопроверки. Все модули самодостаточны — можно изучать выборочно или проходить все по порядку. Основные темы: 1️⃣Базовые ML-алгоритмы: линейная и логистическая регрессия, классификация (точность, полнота, AUC). 2️⃣Работа с данными: как готовить датасеты и избегать переобучения. 3️⃣Продвинутые модели: нейронные сети, векторные представления (эмбеддинги) и большие языковые модели, включая архитектуру трансформера. 4️⃣ML в реальном мире: как устроены продакшен-системы, автоматизация (AutoML) и работа над непредвзятостью и этикой моделей. 💡Совет: хотя курс не требует предварительного погружения в ML, для комфортного обучения пригодятся базовые знания линейной алгебры, статистики и Python. 📌 Пройти курс можно здесь. Уже изучали машинное обучение? ❤️ — нет, начну с этого курса! 🔥 — да, уже не новичок 👀 — пока не интересуюсь