Спринт 16/24 → Тема 1/8: Введение → Урок 1/2
Кратко:
- Численные методы и алгоритмы обучения.
- Изучение градиентного спуска и градиентного бустинга.
- Алгоритмы обучения моделей линейной регрессии и нейронных сетей.
- Анализ итеративных методов и прямых методов.
- Метод бисекции для решения уравнений.
- Градиентный спуск - основа многих алгоритмов обучения.
- Техника градиентного бустинга на основе градиентного спуска.
Спринт 16/24 → Тема 1/8: Введение → Урок 2/2
Кратко:
- Сервис "Не бит, не крашен" разрабатывает приложение для привлечения новых клиентов и определения стоимости автомобиля.
- Заказчику важны качество, скорость предсказания и время обучения.
- Инструкция по выполнению проекта включает обучение моделей, анализ скорости работы и качества моделей, использование библиотеки LightGBM.
- Данные для проекта находятся в файле /datasets/autos.csv, включая признаки, такие как дата скачивания анкеты, тип кузова, год регистрации и другие.
- Проект будет проверен по критериям, включая выполнение инструкции, подготовку данных, использование моделей и гиперпараметров, аккуратность кода и другие.
- Шпаргалки и конспекты прошлых тем содержат всю необходимую информацию для успешного выполнения проекта.