Анализ данных на Python в примерах и задачах. Часть 2
Санкт-Петербург / осень 2018, посмотреть все семестры

Продолжение курса Анализ данных с помощью языка Python, часть 1

Нейронные сети
    Теоретические основания
    Работа с Keras и TensorFlow
    Нейронные сети в задачах аппроксимации
    Нейронные сети в регрессионных задачах
    Нейронные сети для прогнозирования
    Нейронные сети в задачах распознавания образов
    Введение в DeepLearning

Регуляризация

Работа с разреженными данными и SVD разложение

XGBoost

Калибровка моделей

Факторный анализ
Дата и время Название Место Материалы
10 сентября
18:30–19:50
Лекция 1 Нейронные сети. Теоретические основания, лекция Таймс, ауд. с белыми досками видеофайлы
17 сентября
18:30–19:50
Лекция 2 Нейронные сети в регрессионных задачах, лекция Таймс, ауд. с белыми досками видеофайлы
24 сентября
18:30–19:50
Лекция 3 Примеры решения задач Machine Learning с помощью нейронных сетей. Часть 1, лекция Таймс, ауд. с белыми досками видеофайлы
01 октября
18:30–19:50
Лекция 4 Прогнозирование с помощью нейронных сетей, лекция Таймс, ауд. с белыми досками видеофайлы
08 октября
18:30–19:50
Лекция 5 Сверточные сети, лекция Таймс, ауд. с белыми досками видеофайлы
15 октября
18:30–19:50
Лекция 6 Сверточные сети (Convolution networks). Часть 2, лекция Таймс, ауд. с белыми досками видеофайлы
22 октября
18:30–19:50
Лекция 7 XGBoost, лекция Таймс, ауд. с белыми досками видеофайлы
29 октября
18:30–19:50
Лекция 8 XGBoost и GridSearch. Факторный анализ., лекция Таймс, ауд. с белыми досками видеофайлы
12 ноября
18:30–19:50
Лекция 9. Факторный анализ (продолжение). SVD разложение., лекция Таймс, ауд. с белыми досками видеофайлы
19 ноября
18:30–19:50
Лекция 10. Факторный анализ. SVD разложение, лекция Таймс, ауд. с белыми досками видеофайлы
26 ноября
18:30–19:50
Лекция 11. SVD разложение. Калибровка моделей., лекция Таймс, ауд. с белыми досками видеофайлы
03 декабря
18:30–19:50
Финальная лекция. AUC, ROC кривые. Логистическая регрессия., лекция Таймс, ауд. с белыми досками видеофайлы