El 27 de septiembre comienza
un curso de aprendizaje automático de Mail.Ru Mail . Las clases se llevarán a cabo dos veces por semana en la oficina de Mail.Ru Group durante tres meses. La inscripción está abierta a estudiantes de universidades de Moscú.
Durante el curso, los expertos de Mail.Ru
Mail y Antispam hablarán sobre las tecnologías de ML que se utilizan para hacer de Mail un producto aún más conveniente y moderno. Debajo del corte, detalles del curso: formato, programa, autores y perspectivas para los graduados.
Formato
El curso consta de 20 lecciones : 18 conferencias y 2 exámenes (intermedio y final). Cada lección contiene partes teóricas y prácticas; Durante la parte práctica, los estudiantes desarrollarán varios clasificadores, trabajarán a fondo con el texto e implementarán algoritmos básicos, cuya comprensión es necesaria en el trabajo.
Además, los participantes esperan 5 tareas prácticas. Según los autores, "la dificultad se elegirá para que tengas que esforzarte en la tarea, pero no en detrimento de estudiar en la universidad".
El programa
- Regresión de una variable y varias variables. Entrenamiento y formas de lidiar con eso.
- Regresión logística Clasificación binaria y multiclase. Clasificador kNN.
- Método de vectores de soporte.
- Trabajar con texto: preprocesamiento y representación vectorial, tareas de clasificación.
- Modelado temático: pLSI, LDA.
- Representación de texto vectorial: word2vec, fastText.
- Algoritmos de reducción de dimensiones: PCA, LSH.
- Algoritmo EM, algoritmo k-means y s-means.
- Algoritmos jerárquicos de agrupamiento. Agrupación de métricas de evaluación.
- Árboles de decisión. Conjuntos de árboles: bosque aleatorio.
- Aumento de gradiente sobre los árboles: xgboost.
- Prueba de AB.
- Evaluaciones de intervalos de la calidad de los clasificadores en producción.
Las clases se llevarán a cabo dos veces por semana (martes, jueves) de 18:00 a 21:00 en la oficina de Mail.Ru Group del 27 de septiembre al 11 de diciembre.
El curso está diseñado para explicar con más detalle cómo se usa el aprendizaje automático en las tareas de la vida real. A diferencia de la mayoría de los cursos de ML, este se enfoca en la práctica, no en el componente académico. El objetivo principal de los autores es que después de completar el curso, los estudiantes puedan resolver problemas prácticos típicos.
Pasantía después del entrenamiento
A los graduados se les ofrecerá una pasantía remunerada en los equipos de aprendizaje automático de Mail y Antispam, donde ML puede resolver problemas como filtrar el tráfico no deseado, determinar hacks, separar mensajes importantes de mensajes sin importancia, clasificar la dirección semántica de las cartas y otros
videos sobre el equipo de Mail.
Los pasantes trabajan en misiones de combate, su única diferencia con colegas experimentados es la capacidad de construir un horario flexible, trabajando 20 horas a la semana. Puede obtener una pasantía solo después de completar los
proyectos educativos de Mail.Ru Group.
Cómo inscribirse en un curso
El curso está diseñado para
estudiantes de último año y estudiantes de posgrado de universidades técnicas que estudian en la dirección matemática o físico-técnica.
Para ingresar al curso, debe registrarse por
enlace hasta las 10:00 (hora de Moscú) el 22 de septiembre y someterse a pruebas en línea en cualquier momento desde las 10:00 del 22 de septiembre hasta las 10:00 del 24 de septiembre. Un enlace a la prueba llegará al correo especificado durante el registro y estará disponible dentro de dos días.
Las clases comenzarán el 27 de septiembre .
Mínimo requerido para la admisión:
- conocimiento de álgebra lineal y teoría de probabilidad;
- capacidad de programar en Python;
- Conocido con Numpy y Sklearn;
- Además es el conocimiento de los métodos de optimización.
Materiales para la preparación:
- libros: Zorich "Análisis matemático", Yu.V. Prokhorov, L.S. Ponomarenko "Conferencias sobre teoría de la probabilidad y estadística matemática", A. Borovkov "Teoría de las probabilidades", Gmurman V.E. "Teoría de la probabilidad y estadística matemática";
- curso de conferencia "Redes neuronales en ML" en el canal de capacitación Technostream ;
- Información útil sobre Python .
La primera lección tendrá lugar la próxima semana.
¡Regístrese para el curso, tome capacitación y únase a la industria ML!