1. Машинное обучение как «черный ящик»

Благодаря обилию хорошо документированных библиотек машинного обучения (МО), программисту довольно легко «заниматься» МО, не имея никакого понимания того, как всё работает. И мы поощряем такое «чёрное ящик» в машинном обучении! (По крайней мере, на начальном этапе.) Однако для правильного использования этих библиотек МО необходимо хорошо разбираться в базовой терминологии, концепциях и рабочих процессах, лежащих в основе МО. Мы представим стандартные типы задач МО (классификация и регрессия) и обсудим функции прогнозирования, извлечение признаков, алгоритмы обучения, оценку производительности, перекрестную проверку, смещение выборки, нестационарность, переобучение и настройку гиперпараметров. Эту лекцию могут смело пропустить те, кто уже знаком с практическим машинным обучением. Полный курс доступен по ссылке: https://bloom.bg/2ui2T4q