Основной курс:

Занятие 1. (05.10.23 очно Б734) - Введение в машинное обучение
📄 Материалы 📼 Видео

Что такое машинное обучение? Основные термины, папиры и источники. Соревнования по машинному обучению. Kaggle ODS Yandex RecSys Cup Toloka AI-Journey DS-Cup

Занятие 2. (12.10.23 очно Б3) - Базовые понятия ML, начало линейных моделей - Сергей Братчиков
📄 Материалы 📼 Видео

Базовые понятия машинного обучения и начало линейных моделей. Познакомимся с библиотеками numpy, pandas и sklearn. 🐍 code ODS Lecture ШАД Lecture GitHub Numpy-100 Pandas Doc Pandas MSU

Занятие 3. (19.10.23 очно Б734) - Линейные модели - Даниил Стрижаков
📄 Материалы 📼 Видео

На лекции мы вспомним, что такое линейная и логистическая регрессия, подробнее обсудим метрики. Также поговорим про скалирование, кодирование фичей и feature engineering. 🐍 code 🐍 code ROC-AUC

Занятие 4. (26.10.23 очно) - Метрические алгоритмы - Максим Афанасьев
📄 Материалы 📼 Видео

На лекции мы расскажем, что такое метрические алгоритмы, зачем они нужны. Узнаем, какие бывают метрики расстояния, научимся делать модели без данных, узнаем, что такое проклятие размерности и разные другие страшные слова. 🐍 code

Занятие 5. (09.11.23 очно) - Кластеризация и понижение размерности - Иванов Арсений
📄 Материалы 📼 Видео

Лекция: Кластеризация, визуализация и снижение размерности 🐍 Homework ВМК МГУ Кластеризация Уменьшение размерности Pandas Python Seaborn

Занятие 6. (16.11.23 очно) - Решающие деревья, ансамбли и случайный лес - Новицкий Лев
📄 Материалы 📼 Видео

Лекция: Решающие деревья, ансамбли и случайный лес Кластеризация

Занятие 7. (23.11.23 очно) - Advanced методы в Machine Learning - Калязин Николай
📄 Материалы 📼 Видео

Лекция: Advanced методы в Machine Learning Кластеризация