Лекцию проведет Александр Калашников, руководитель группы машинного обучения видеоаналитики в Wildberries
Линейная и логистическая регрессия — самые известные модели машинного обучения с которых нужно начинать разбираться в том, как же работает машинное обучение с точки зрения математики. Если на прошлых занятиях мы постарались в общих чертах понять как работать с алгоритмами машинного обучения "из коробки", то сейчас глубже заглянем в эти две модели, посмотрим из чего они состоят и как же с ними работать.
Вас ждет разбор кода с элементами математики, после чего вы сможете эффективнее участвовать в соревнованиях по машинному обучению как с прошлого вебинара, так и в итоговом задании воркшопа.
Материалы занятия:
[ Ссылка ]
[ Ссылка ]
Ссылка на буткемп [ Ссылка ]
Ссылка на Академию Искусственного Интеллекта для школьников: [ Ссылка ]
Регистрация на трек Middle [ Ссылка ]
