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. Теория, лекция Таймс, ауд. с белыми досками видеофайлы
17 сентября
18:30–19:50
Лекция 2. Нейронные сети. Теория и первый пример, лекция Таймс, ауд. с белыми досками видеофайлы
24 сентября
18:30–19:50
Лекция 3. Обучение нейронных сетей в Keras, лекция Таймс, ауд. с белыми досками видеофайлы
01 октября
18:30–19:50
Лекция 4. Обучение нейронных сетей в Keras. Ч. 2, лекция Таймс, ауд. с белыми досками видеофайлы
08 октября
18:30–19:50
Лекция 5. Глубокое обучение (DeepLearning), лекция Таймс, ауд. с белыми досками видеофайлы
15 октября
18:30–19:50
Лекция 6. Глубокое обучение (DeepLearning). Регуляризация, 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. Факторный анализ и метод главных компонент (Factor Analysis, Principal Component Analysis), лекция Таймс, ауд. с белыми досками видеофайлы
12 ноября
18:30–19:50
Лекция 9. Факторный анализ и метод главных компонент, продолжение. (Factor Analysis, Principal Component Analysis), лекция Таймс, ауд. с белыми досками видеофайлы
19 ноября
18:30–19:50
Лекция 10. Факторный анализ и метод главных компонент. (Factor Analysis, Principal Component Analysis). SVD разложение (Singular Value Decomposition), лекция Таймс, ауд. с белыми досками видеофайлы
26 ноября
18:30–19:50
Лекция 11. Калибровка классификаторов, лекция Таймс, ауд. с белыми досками видеофайлы
03 декабря
18:30–19:50
Лекция 12. AUC, ROC кривые. Логистическая регрессия, лекция Таймс, ауд. с белыми досками видеофайлы