❓ Первый курс ШАДа: чего ожидать

Семестр 1:

— Машинное обучение 1: Курс охватывает классические темы: линейная и логистическая регрессия, PCA, t-SNE, различные методы бустинга.

— Алгоритмы 1: Это сложный, но невероятно полезный курс. Здесь вас ждёт много задач на платформе Яндекс.Контест и код-ревью. Программа включает всё: от сортировок и деревьев до графов и динамического программирования.

— Python: Глубже изучаем язык, включая такие темы, как декораторы, виртуальная машина, асинхронное программирование.

Семестр 2:

— Машинное обучение 2
Курс даёт ввод в CV, временные ряды, трансформеры и генеративные модели. Это обзорное занятие, которое помогает определиться с интересами на втором курсе.

— Основы статистики в ML:
Тут раскрываются важные статистические методы, такие как метод Монте-Карло, EM-алгоритмы, бутстрап, дельта-метод и многое другое. Практика — это основа курса, задачи помогут лучше понять, что стоит за алгоритмами.

Курсы насыщенные, но максимально полезные для будущего в аналитике данных или ML.

Начни свой путь к успеху с нашим курсом, который подойдет для подготовки к ШАД:
🔵 Математика для Data Science

Что такое градиентный спуск в машинном обучении

Градиентный спуск — это базовый метод оптимизации в машинном обучении, который помогает моделям «учиться» за счет минимизации ошибок.

🌻 Как это работает?

1. Выбор начальной точки: Обычно это случайное положение.

2. Вычисление градиента: Находится производная функции ошибки, которая показывает, где спуск происходит быстрее.

3. Шаг вниз: Шаг размером «learning rate» — это скорость, с которой мы движемся вниз.

4. Повтор: Мы повторяем процесс, пока не достигнем минимальной ошибки.

В курсе по машинному обучению мы подробнее рассказываем о градиентном спуске:
🔵 Базовые модели ML и приложения

Популярные ресурсы по Машинному Обучению, ИИ и анализу данных.

🧠 Machine Learning — авторский Telegram канал, который содержит всю базу для работы с ИИ-моделями. Дайджесты лучших проектов, разбор кода, инструкции по запуску LLM, подготовка к собесу и многое другое.

📚 Data Science — редкая литература, статьи, курсы и уникальные гайды для мл специалистов любого уровня. Читайте, развивайтесь, практикуйте.

💼 Data Jobs — актуальные предложения от самых крупных работодателей и лидеров рынка в сфере Машинного обучения.

🤖 Новый инструмент для создания AI-ассистентов

Зарелизил сервис Yandex B2B Tech. API уже доступен всем пользователям Yandex Cloud. В будущем сервис будет поддерживать и опенсорс-модели. Главный плюс — автоматизированный процесс создания: достаточно подгрузить необходимые файлы, чтобы ассистент отвечал с опорой на них.

ИИ-ассистенты способны обрабатывать большие объёмы данных быстрее и точнее, чем люди. Они могут использоваться для прогнозирования тенденций, анализа рынка и принятия решений.

👉Подробности тут