Проекты по Машинному Обучению (С и Без Надзора)

Этот курс — это объединённая программа по контролируемому и неконтролируемому машинному обучению:

Я создал его для тех, кто хочет пройти единый курс без необходимости переходить между разными программами.

Практические проекты:

С Надзором (Supervised)

• Оценка недвижимости (Регрессия)
  Вы научитесь строить модели регрессии для оценки стоимости жилья на основе местоположения, площади и возраста, используя реальные данные и углублённый анализ.

• Отток клиентов (Классификация)
  Вы реализуете модели классификации, чтобы определить вероятность ухода клиента, улучшая стратегии удержания с помощью продвинутых метрик и предиктивной аналитики.

Без Надзора (Unsupervised)

• Сегментация клиентов
  Вы примените методы кластеризации для группировки клиентов по поведению и характеристикам, оптимизируя бизнес- и маркетинговые стратегии с помощью многомерного анализа.

• Система рекомендаций продуктов
  Вы создадите рекомендательную систему на основе потребительских шаблонов, улучшая персонализацию с помощью коллаборативных алгоритмов и практических методов.

• Выявление аномалий по банковским картам
  Вы будете использовать методы поиска выбросов для выявления подозрительных транзакций, усиливая безопасность через неконтролируемое обучение и анализ почти в реальном времени.

Курс предназначен для студентов и специалистов, желающих понять оба подхода ML в одном курсе.

Подходит тем, кто не проходил мои предыдущие курсы и хочет получить всё содержание в сжатом и практическом формате.

Также идеален для тех, кто предпочитает единую практическую структуру.

Это честный и полезный способ изучить ценные темы в одном учебном опыте. До встречи на курсе!