Бесплатный вебинар

26 июля 2022

Погружаемся в машинное обучение

День 2 из 3: Интенсив 3 дня машинного обучения: Python, нейросети и биткоин

3393

Михаил Овчинников

Главный методист технического направления Skillbox

О вебинаре

Бесплатный вебинар «Погружаемся в машинное обучение». Спикер расскажет о типичных проблемах при обучении модели и объяснит, как готовить данные для Machine Learning.

Вебинар будет полезен: новичкам в программировании, аналитикам.

На вебинаре вы:

узнаете как «обогатить» данные с помощью Feature Engineering;
научитесь работать с разными моделями и оценивать их качество.

В конце вас ждёт практическое задание — обучите нейросеть распознавать лица и предсказывать курс биткоина.

Спикер — Михаил Овчинников, главный методист технического направления Skillbox. Специалист в области разработки высоконагруженных систем, обработки больших данных и машинного обучения. Занимается разработкой ПО 17 лет.

Другие видео интенсива

Рекомендованные

277 комментариев

Skillbox.Live
23:01

Телеграм-чат интенсива - https://t.me/+X5knzOaCxMU2Zjcy
Vladislav
22:49

Где можно увидеть окончательный код?
Alex Ma
22:49

Не может быть такой р квадрат хороший. Биткоин на завтра очень нужен)
Igor Bezler
22:49

хорошо что мне всё объяснили,жаль что я ничего не понял
AV
22:49

Спасибо!
Алексей Панарин
22:48

Всем счастливо
Александр Гапонюк
22:48

Михаил, спасибо
GoodWin TV
22:48

Досвидания
Катерина Васильева
22:48

А почему у нас не будет примеров из R? На платформе Skillbox в статье про R вроде сказано, что как раз он для анализа данных лучше всего подходит?
Valeriy Suprygin
22:48

спасибо
Андрей Пугач
22:48

Спасибо. В общих чертах пока понятно
Udozer
22:48

Досвидония
Ivan Kostyakhin
22:48

Михаил, спасибо! Даже нубу вроде меня очень интересно!
Иван Кулин
22:48

Спасибо!
Theodore Roosevelt
22:48

Спасибо
Катерина Васильева
22:48

А почему у нас не будет примеров из R? На платформе Skillbox в статье про R вроде сказано, что как раз он для анализа данных лучше всего подходит?
Theodore Roosevelt
22:47

ничего не понятно, но очень интересно :D
Only FRP
22:47

Спасибо большое, было очень интересно, но почти нифига непонятно)
Александр Гапонюк
22:45

насыть данными r2 снизишь погрешность
Alex Ma
22:45

он от 0 до 1
Alex Ma
22:44

Интерпретация R-квадрата Наиболее распространенная интерпретация r-квадрата заключается в том, насколько хорошо регрессионная модель объясняет наблюдаемые данные. Например, r-квадрат 60% показывает, что 60% изменчивости, наблюдаемой в целевой переменной, объясняется регрессионной моделью
Alex Ma
22:43

r2 - 99% для курса биткоин? что-то не то
Only FRP
22:42

а у меня почему-то max 4529
lovedogs
22:40

ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').
Alex Ma
22:38

линейная регрессия по-моему плоха для временных рядов. Лучше скользящее среднее или что-то типа того
Ivan Kostyakhin
22:37

Катерина, точно не один))
Катерина Васильева
22:37

Была, была, я еще про R спрашивала
Alex Ma
22:35

не игрек тест
Alex Ma
22:35

игрек трайн
lovedogs
22:34

Видимо (как я думаю) вы как и я раньше времени удалили столбец.
Катерина Васильева
22:34

Я думала, вебинар для чайников, как я :) Похоже, я тут единственный чайник?
Анатолий
22:33

И у меня ошибка AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'date'
lovedogs
22:33

Копирала ваш код, все равно ошибка
lovedogs
22:30

В пункте про разбивку даты на "числа" выдает ошибку. Если я правильна поняла: нет такого столбца "data"
Mike Ovchinnikov
22:30

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.train_test_split.html
Иван Кулин
22:30

Да, скорость прибавилась... не как вчера(
Александр Гапонюк
22:29

БЗ и ЭС основы...
Igor Bezler
22:28

из всего что сейчас происходит я знаю только слайсинг (:
Dmitry Nakonechny
22:26

Можно я пойду спать, а завтра посмотрю запись? просто рубит после целого дня программирования, чувствую что не врубаюсь в объяснение (банально не успеваю)
Катерина Васильева
22:25

Зачем двойные квадратные скобки?