Семинар „Supervised Learning алгоритми: aнализ на различни подходи за изграждане“

Това събитие е част от потребителската група Machine Learning.

ПРОГРАМА:

•  Защо Машинното Обучение е толкова актуално днес?
•  Защо данните са толкова важни за всеки бизнес в наши дни?
•  Методи за събиране на данни за машинна обработка – scraping, crawling.
•  Концептуална представа за Supervised Learning алгоритми.
•  Стъпки за предварителна обработка на различните типове данни (raw data):
  – cross validation & feature engineering;
  – SVD, PCA (факторизиращи методи);
•  Какви алгоритми да използваме според различните типове данни?
•  Метрики за оценка на алгоритмите за Supervised Learning:
  – за класификатори;
  – за регресори;
  – избор на оптимални стойности на параметрите;