Курс Model Development
Уровень подготовки
Для прохождения курса потребуются знания основ supervised learning и оценки моделей
Бесплатный доступ
Полный комплект учебных материалов курса без скрытых платежей и ограничений
Удобный график
К курсам можно приступить в любой момент и проходить в комфортном для себя темпе
Практический результат
Сможете обосновать выбор модели и оформить воспроизводимый отчет об экспериментах
Кому подойдет курс
Дата-сайентистам
Научатся строить baseline, сравнивать кандидатов и проводить содержательный error analysis
ML-инженерам
Свяжут эксперименты с ограничениями по latency, стоимости, интерпретируемости и эксплуатации
Техруководителям
Получат понятные критерии ревью выбора модели и воспроизводимости экспериментов
Что вы узнаете на курсе
Как построить baseline и выбрать кандидатов
Сопоставите класс модели с данными, метрикой и требованиями к задержке, стоимости и интерпретируемости
Как вести воспроизводимые эксперименты
Зафиксируете версии данных, кода, окружения, параметры и метрики и сравните результаты по единой схеме
Когда оправданы ансамбли
Оцените возможный выигрыш в качестве и устойчивости вместе с ростом сложности и стоимости инференса
Как использовать HPO и AutoML
Примените их для ускорения поиска baseline и кандидатов, сохраняя контроль схемы валидации и анализа ошибок
Как проходит обучение
Курс доступен сразу после регистрации на платформе LMS. Все уроки и прогресс обучения отражаются в личном кабинете
Автор курса
Линейка из 11 курсов о проектировании и разработке ML систем, которые помогут освоить методы создания эффективных и масштабируемых решений в облаке
