Скачать или смотреть AI: subsets / ML: types, tasks, lifecycle / ML-101 | Module 01 | Lesson 01 / Анастасия Риццо

Курс Getting Started with Machine Learning and Data Science (ML-101).

Сегодня вы узнаете:
📌 Немного информации по курсу: Как проходить курс? Как будет проходить процесс обучения?
📌 Немного вводной информации про Искусственный Интеллект (AI), Машинное обучение (ML) и Data Science;
📌 AI и его подвиды;
📌 Виды ML (Supervised, Unsupervised, Semi-supervised and Reinforcement Learning);
📌 Data with/without Labels или Размеченные и Неразмеченные данные;
📌 Какие задачи можно решить с помощью ML (Recommendation, Ranking, Regression, Classification, Clustering, Anomaly Detection) ;
📌 Что такое Жизненный Цикл ML (ML Lifecycle) и как он работает.


⚠️ Для эффективного прохождения курса необходимо зарегистрироваться в Slack (наш чат) и читать гид на Github, в котором рассказывается про последовательность уроков, практические работы и домашние задания. ⚠️


🔥 ССЫЛКИ:

🔗 Регистрация на курс ML-101:
https://datalearn.ru/kurs-po-ml-ds

🔗 Регистрация на курс DE-101 от Дмитрия Аношина:
https://datalearn.ru/kurs-po-getting-...

🔗 Как завести аккаунт на Github и присоединиться к репозиторию курса ML-101:
https://github.com/Data-Learn/data-sc...

🔗 Всю информацию о курсе и ответы на все ваши вопросы вы сможете узнать по этой ссылке:
https://github.com/Data-Learn/data-sc...

🔔 Подписывайтесь на канал "Data Learn" чтобы не пропустить остальные части и ставьте лайки!

📕 Записывайтесь и проходите курс ML-101.

⚠️ КУРС БЕСПЛАТНЫЙ!

🔗 Записаться вы можете на нашем портале https://datalearn.ru/

👍🏻 Запись на курс даст вам возможность не только просматривать видео, но и получить доступ к закрытым материалам, а также возможность выполнять практические задания, получать значки за каждый пройденный модуль и финальный сертификат о прохождения курса.