Блог компании Mail.Ru Group
Алгоритмы
Искусственный интеллект
Машинное обучение
18 сентября

Курс по Machine Learning от Почты Mail.Ru

27 сентября начинается курс по машинному обучению от Почты Mail.Ru. Занятия будут проходить два раза в неделю в офисе Mail.Ru Group в течение трех месяцев. Регистрация открыта для студентов московских ВУЗов.

В ходе курса специалисты Почты и Антиспама Mail.Ru расскажут об ML-технологиях, которые применяются для того, чтобы сделать Почту еще более удобным и современным продуктом. Под катом подробности о курсе: формат, программа, авторы и перспективы для выпускников.



Формат


Курс состоит из 20 занятий: 18 лекций и 2 экзамена (промежуточный и финальный). Каждое занятие содержит теоретическую и практическую части; в ходе практической части слушатели разработают несколько классификаторов, основательно поработают с текстом и реализуют базовые алгоритмы, понимание которых необходимо в работе.

Также участников ждет 5 практических домашних заданий. По словам авторов, «сложность будет подобрана так, чтобы над задачей нужно было поломать голову, но не в ущерб учебе в университете».

Программа


  1. Регрессия от одной переменной и нескольких переменных. Переобучение и способы борьбы с ним.
  2. Логистическая регрессия. Бинарная и многоклассовая классификация. Классификатор kNN.
  3. Метод опорных векторов.
  4. Работа с текстом: препроцессинг и векторное представление, задачи классификации.
  5. Тематическое моделирование: pLSI, LDA.
  6. Векторное представление текста: word2vec, fastText.
  7. Алгоритмы понижения размерности: PCA, LSH.
  8. EM-алгоритм, k-means и s-means алгоритм.
  9. Иерархические алгоритмы кластеризации. Метрики оценки кластеризации.
  10. Деревья решений. Ансамбли деревьев: случайный лес.
  11. Градиентный бустинг над деревьями: xgboost.
  12. AB-тестирование.
  13. Интервальные оценки качества классификаторов в production.

Занятия будут проходить два раза в неделю (вторник, четверг) с 18:00 до 21:00 в офисе Mail.Ru Group с 27 сентября по 11 декабря.

Курс разработан для того, чтобы подробнее рассказать, как машинное обучение используется в реальных задачах. В отличие от большинства курсов по ML, в данном сделан упор на практику, а не на академическую составляющую. Главная цель авторов заключается в том, чтобы после прохождения курса студенты могли решать типовые практические задачи.

Стажировка после обучения


Выпускникам будет предложена оплачиваемая стажировка в командах машинного обучения Почты и Антиспама, где методами ML решаются такие задачи, как фильтрация нежелательного трафика, определение взломов, отделение важных писем от неважных, классификация смысловой направленности писем и др. Видео о команде Почты.

Стажеры работают над боевыми задачами, их единственное отличие от опытных коллег — возможность выстроить гибкий график, работая 20 часов в неделю. На стажировку можно попасть только после завершения образовательных проектов компании Mail.Ru Group.

Как поступить на курс


Курс рассчитан на старшекурсников и аспирантов технических ВУЗов, обучающихся на математическом или физико-техническом направлении.

Чтобы попасть на курс, необходимо зарегистрироваться по ссылке до 10:00 (мск) 22 сентября и пройти онлайн-тестирование в любое время с 10:00 22 сентября по 10:00 24 сентября. Ссылка на тест придет на почту, указанную при регистрации, и будет доступна в течение двух суток. Занятия начнутся 27 сентября.

Необходимый минимум для поступления:

  • знания линейной алгебры и теории вероятностей;
  • умение программировать на Python;
  • знакомство с Numpy и Sklearn;
  • плюсом будет знание методов оптимизации.

Материалы для подготовки:

  1. книги: Зорич «Математический анализ», Ю.В. Прохоров, Л.С. Пономаренко «Лекции по теории вероятностей и математической статистике», Боровков А.А. «Теория вероятностей», Гмурман В.Е. «Теория вероятностей и математическая статистика»;
  2. курс лекций «Нейронные сети в ML» на обучающем канале Технострим;
  3. полезная информация по Python.

Первое занятие пройдет уже на следующей неделе. Регистрируйтесь на курс, проходите обучение и присоединяйтесь к ML-индустрии!
+19
8,5k 70
Комментарии 10
Похожие публикации
Популярное за сутки