Тільки корисна інформація про розвиток завдяки менторству.
Ніякого спаму
- Розумінням основ машинного навчання: що таке Supervised, Unsupervised та Reinforcement Learning
- Вибором алгоритмів: огляд популярних методів (Linear Regression, Decision Trees, Random Forest, Neural Networks)
- Роботою з даними: очищення, підготовка та Feature Engineering
- Використанням бібліотек та інструментів: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras
- Оцінкою якості моделей: метрики accuracy, precision, recall, F1-score, ROC-AUC
Machine Learning Engineer у Georgian. Куратор курсу Machine Learning in Production
