💥 Почему ансамблирование — это must-have в ML?

Даже лучшие ML-модели не идеальны. Но что если можно усилить их точность, объединив несколько алгоритмов?

На открытом уроке разберём популярные методы ансамблирования:

- Бэггинг снижает дисперсию модели, делая её устойчивее
- Градиентный бустинг усиливает предсказания, обучая модели на ошибках

Вы узнаете, как эти методы повышают точность прогнозов, и разберёте их на практике.

📅 Встречаемся онлайн 17 марта в 18:00 мск. Открытый урок пройдёт в преддверии старта курса «Специализация Machine Learning», а все участники получат скидку на обучение.

➡️ Ссылка для регистрации

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Книги по DevOps.

Философия DevOps. Искусство управления IT
Автор: Дженнифер Дэвис

Запускаем Ansible
Автор: Хохштейн Л.

Безопасность контейнеров
Автор: Лиз Райс

Terraform: инфраструктура на уровне кода
Автор: Евгений Брикман

Operations Anti-patterns, DevOps Solutions
Автор: Jeffery D. Smith

Kubernetes для DevOps
Автор: Джон Арундел

Ускоряйся! Наука DevOps
Автор: Николь Ф.

Python для сетевыхинженеров
Автор: Эрик Чоу

Continuous delivery. Практика непрерывных апдейтов
Автор: Вольф Эберхард

Руководство по DevOps
Автор: Джен Ким

Машинное обучение для бизнеса и маркетинга

Автор: Илья Кацов
Год издания: 2019

#ml #ru

Скачать книгу

❓Хотите создавать невероятно точные рекомендательные системы? Освоить методы коллаборативной фильтрации, которые используют топовые IT-компании?

Приходите на бесплатный вебинар для ML-специалистов, где мы разберем принципы рекомендательных алгоритмов, научимся строить модели и применять их на практике.

📣 Спикер Мария Тихонова — PhD Computer Science, Senior Data Scientist в IT-компании по разработке умных устройств, преподаватель одного из крупнейших вузов России.

Занятие проходит перед стартом курса «Machine Learning. Professional» от Otus. Всем участникам — скидка на обучение!

➡️ Встречаемся 19 марта в 18:00 мск.

Регистрация!

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Машинное обучение для алгоритмической торговли

Автор: Стефан Янсен
Год издания: 2020

#ml #ru

Скачать книгу

Как изменились диффузионные модели за 2 года?

Материал подготовили эксперты ШАДа и исследователи Yandex Research по итогам открытого интенсива по компьютерному зрению.
Год: 2025

Читать статью

#ai #report

Машинное обучение на R

Автор: Бретт Ланц
Год издания: 2020

#ml #ru

Скачать книгу