Le 27 septembre commence
un cours d'apprentissage automatique de Mail.Ru Mail . Les cours auront lieu deux fois par semaine au bureau de Mail.Ru Group pendant trois mois. L'inscription est ouverte aux étudiants des universités de Moscou.
Pendant le cours, les experts Mail.Ru
Mail et Anti-Spam parleront des technologies ML qui sont utilisées pour rendre Mail encore plus pratique et moderne. Sous la coupe, les détails du cours: format, programme, auteurs et perspectives pour les diplômés.
Format
Le cours se compose de 20 leçons : 18 conférences et 2 examens (intermédiaire et final). Chaque leçon contient des parties théoriques et pratiques; au cours de la partie pratique, les étudiants développeront plusieurs classificateurs, travailleront à fond avec le texte et mettront en œuvre des algorithmes de base, dont la compréhension est nécessaire dans le travail.
De plus, les participants attendent 5 devoirs pratiques. Selon les auteurs, "la difficulté sera choisie de manière à ce que vous deviez vous creuser la tête, mais pas au détriment des études à l'université".
Le programme
- Régression à partir d'une variable et de plusieurs variables. Recyclage et moyens d'y faire face.
- Régression logistique. Classification binaire et multiclasse. Classificateur kNN.
- Méthode des vecteurs de support.
- Travailler avec du texte: prétraitement et représentation vectorielle, tâches de classification.
- Modélisation thématique: pLSI, LDA.
- Représentation de texte vectorielle: word2vec, fastText.
- Algorithmes Dimension Down: PCA, LSH.
- Algorithme EM, algorithme k-means et s-means.
- Algorithmes de clustering hiérarchiques. Clustering Metrics Assessment.
- Arbres de décision. Ensembles d'arbres: forêt aléatoire.
- Augmentation du gradient sur les arbres: xgboost.
- Test AB.
- Évaluations par intervalles de la qualité des classificateurs en production.
Les cours auront lieu deux fois par semaine (mardi, jeudi) de 18h00 à 21h00 dans les bureaux de Mail.Ru Group du 27 septembre au 11 décembre.
Le cours est conçu pour expliquer plus en détail comment l'apprentissage automatique est utilisé dans des tâches réelles. Contrairement à la plupart des cours de ML, celui-ci se concentre sur la pratique, pas sur la composante académique. L'objectif principal des auteurs est qu'après avoir terminé le cours, les étudiants puissent résoudre des problèmes pratiques typiques.
Stage après formation
Les diplômés se verront proposer un stage rémunéré dans les équipes de machine learning Mail et Antispam, où ML peut résoudre des problèmes tels que le filtrage du trafic indésirable, la détermination des hacks, la séparation des messages importants des messages sans importance, la classification de la direction sémantique des lettres et d'autres
vidéos sur l'équipe Mail.
Les stagiaires travaillent sur des missions de combat, leur seule différence par rapport à leurs collègues expérimentés est la possibilité de construire un horaire flexible, travaillant 20 heures par semaine. Vous ne pouvez obtenir un stage qu'après avoir terminé les
projets éducatifs du groupe Mail.Ru.
Comment s'inscrire à un cours
Le cours est conçu pour
les étudiants seniors et les étudiants diplômés des universités techniques qui étudient dans le sens mathématique ou physique-technique.
Pour accéder au cours, vous devez vous inscrire par
lien jusqu'à 10h00 (heure de Moscou) le 22 septembre et subir des tests en ligne à tout moment du 10 septembre 22 au 10 septembre 24. Un lien vers le test sera envoyé au courrier spécifié lors de l'inscription et sera disponible dans les deux jours.
Les cours commenceront le 27 septembre .
Minimum requis pour l'admission:
- connaissance de l'algèbre linéaire et de la théorie des probabilités;
- capacité à programmer en Python;
- Connaissance de Numpy et Sklearn;
- plus est la connaissance des méthodes d'optimisation.
Matériel de préparation:
- livres: Zorich "Analyse mathématique", Yu.V. Prokhorov, L.S. Ponomarenko «Conférences sur la théorie des probabilités et les statistiques mathématiques», A. Borovkov "Théorie des probabilités", Gmurman V.E. "Théorie des probabilités et statistiques mathématiques";
- cours magistral «Neural Networks in ML» sur le canal de formation Technostream ;
- informations utiles sur Python .
La première leçon aura lieu la semaine prochaine.
Inscrivez -vous au cours, suivez une formation et rejoignez l'industrie du ML!