27 de setembro inicia
um curso de aprendizado de máquina com o Mail.Ru Mail . As aulas serão realizadas duas vezes por semana no escritório do Mail.Ru Group por três meses. As inscrições estão abertas para estudantes de universidades de Moscou.
Durante o curso, os especialistas do Mail.Ru
Mail e Anti-Spam falarão sobre as tecnologias de ML usadas para tornar o Mail ainda mais conveniente e moderno. Sob o corte, detalhes do curso: formato, programa, autores e perspectivas para os graduados.
Formatar
O curso consiste em 20 aulas : 18 aulas e 2 exames (intermediário e final). Cada lição contém partes teóricas e práticas; durante a parte prática, os alunos desenvolverão vários classificadores, trabalharão minuciosamente com o texto e implementarão algoritmos básicos, cuja compreensão é necessária no trabalho.
Além disso, os participantes aguardam 5 trabalhos práticos. De acordo com os autores, "a dificuldade será escolhida para que você tenha que gastar muito com a tarefa, mas não em detrimento de estudar na universidade".
O programa
- Regressão de uma variável e várias variáveis. Reciclagem e maneiras de lidar com isso.
- Regressão logística. Classificação binária e multiclasse. Classificador kNN.
- Método de vetores de suporte.
- Trabalhar com texto: pré-processamento e representação vetorial, tarefas de classificação.
- Modelagem Temática: pLSI, LDA.
- Representação de texto vetorial: word2vec, fastText.
- Algoritmos de dimensão descendente: PCA, LSH.
- Algoritmo EM, k-means e s-means.
- Algoritmos de cluster hierárquicos. Métricas de avaliação de cluster.
- Árvores de decisão. Conjuntos de árvores: floresta aleatória.
- Aumento de gradiente sobre árvores: xgboost.
- Teste AB.
- Avaliações de intervalo da qualidade dos classificadores na produção.
As aulas serão realizadas duas vezes por semana (terça-feira, quinta-feira) das 18:00 às 21:00 no escritório do Mail.Ru Group de 27 de setembro a 11 de dezembro.
O curso foi desenvolvido para explicar com mais detalhes como o aprendizado de máquina é usado em tarefas da vida real. Ao contrário da maioria dos cursos de ML, este se concentra na prática, não no componente acadêmico. O principal objetivo dos autores é que, após a conclusão do curso, os alunos possam resolver problemas práticos típicos.
Estágio após o treinamento
Aos graduados será oferecido um estágio pago nas equipes de aprendizado de máquina Mail e Antispam, onde o ML pode resolver problemas como filtrar tráfego indesejado, determinar hacks, separar mensagens importantes de mensagens sem importância, classificar a direção semântica das cartas e outros
vídeos sobre a equipe Mail.
Os estagiários trabalham em missões de combate; sua única diferença em relação aos colegas experientes é a capacidade de criar um horário flexível, trabalhando 20 horas por semana. Você pode obter um estágio somente após concluir os
projetos educacionais do Mail.Ru Group.
Como se inscrever em um curso
O curso foi desenvolvido para
estudantes seniores e graduados de universidades técnicas que estudam na direção matemática ou físico-técnica.
Para participar do curso, você deve se registrar por
link até as 10:00 (horário de Moscou) em 22 de setembro e fazer testes on-line a qualquer momento, das 10:00 às 22 de setembro às 10:00. Um link para o teste chegará ao correio especificado durante o registro e estará disponível em dois dias.
As aulas terão início no dia 27 de setembro .
Mínimo exigido para admissão:
- conhecimento de álgebra linear e teoria das probabilidades;
- capacidade de programar em Python;
- Familiaridade com Numpy e Sklearn;
- mais é o conhecimento dos métodos de otimização.
Materiais para preparação:
- livros: Zorich "Mathematics analysis", Yu.V. Prokhorov, L.S. Ponomarenko "Palestras sobre teoria das probabilidades e estatística matemática", A. Borovkov "Teoria das Probabilidades", Gmurman V.E. "Teoria da Probabilidade e Estatística Matemática";
- curso de palestras “Redes Neurais em ML” no canal de treinamento Technostream ;
- informações úteis sobre Python .
A primeira lição ocorrerá na próxima semana.
Inscreva -se no curso, faça treinamento e faça parte da indústria de ML!