Введение в ML
Модели с учителем, метрики, жизненный цикл.
Обзор
Введение в обучение с учителем: от постановки задачи до оценки. Постройте и проверьте простые модели.
Разделение данных, метрики, переобучение и жизненный цикл модели.
Программа курса
- Формулировка задач ML и подготовка данных
- Train/validation/test и риски утечки
- Линейная/логистическая регрессия, деревья решений
- Feature engineering и нормализация
- Метрики: accuracy, precision/recall, ROC/AUC
- Over/Underfitting и базовая регуляризация
- Сначала baseline: сравнение с простыми эвристиками
- Практика: обучить/оценить простой классификатор