Задача
Определить, что модель должна оценивать или предсказывать.
Машинное обучение
Разберитесь, как модели находят закономерности в данных и как проверяют их работу.
В чём состоит навык
Машинное обучение — область разработки методов, которые настраивают модели по данным для решения заданных задач.
В каких профессиях пригодится навык
Эти профессии связаны с навыком в каталоге KURSEZ. Конкретные задачи зависят от специализации и места работы.
Связанные профессии
Где пригодится
Данные
Подготовить примеры для обучения и проверки.
Оценка
Сравнить результат модели с подходящим ориентиром.
Подготовка, навыки и инструменты
Познакомьтесь с основами работы с данными, вероятностей и программирования.
Связанные инструменты
Курсы для развития навыка «Машинное обучение»
Яндекс ПрактикумМагистратура МИФИ: работа с данными и применение ИИ
Онлайн-магистратура НИЯУ МИФИ в партнёрстве с Яндекс Практикумом о работе с данными, машинном обучении и ИИ. Студент выбирает один из четырёх треков.
950 000 ₽
Стоимость курса
Яндекс ПрактикумИнтеграция решений с применением технологий искусственного интеллекта
Девятимесячная программа о применении ИИ в рабочих задачах, работе с данными и обучении моделей машинного и глубокого обучения.
208 492 ₽
Стоимость курса
Яндекс ПрактикумML-инженер
Курс Яндекс Практикума готовит ML-инженера: школа указывает 12 месяцев и 18 проектов. Для комфортного обучения нужны основы SQL, Python и математики; доступен необязательный подготовительный модуль.
153 600 ₽
Стоимость курса
от 6 271 ₽ / мес. на 36 мес.
Merion AcademyАналитик данных с нуля
Курс аналитика данных: Excel и SQL, обработка данных на Python, визуализация и основы машинного обучения.
24 890 ₽
Стоимость курса
Что важно знать о навыке «Машинное обучение»
Машинное обучение применяют, когда правило решения удобно находить по данным: например, для классификации сообщений или оценки значения. Разные методы решают разные задачи и требуют подходящих данных и критериев оценки.
Хороший результат на обучающих примерах не гарантирует качество на новых данных. Нужны независимая проверка, внимание к ошибкам и оценка того, соответствует ли набор данных условиям будущего применения.
Для практики опишите учебную задачу классификации книг по темам. Перечислите возможные признаки, разделите доступные примеры для обучения и проверки и выберите, как будете оценивать ошибки.