Вы разберетесь в ключевых задачах: регрессии, классификации, кластеризации и понижении размерности, — освоите популярные алгоритмы и научитесь подготавливать данные для обучения. А также узнаете, как оценивать репрезентативность данных и применять машинное обучение на практике.

Вы научитесь:

• Различать между собой задачи машинного обучения.

• Модифицировать, кодировать и преобразовывать данные для обучения.

• Обогащать тренировочный набор данных новыми данными.

• Решать задачу регрессии.

• Решать задачу классификации вероятностными и метрическими методами.

• Решать задачу кластеризации и понижения размерности.

• Определять факторы, влияющие на интересующую вас переменную.