Методы ансамблирования в ML, которые должен знать любой Data Scientist // «Machine Learning. Basic»

📍 Программа открытого урока курса «Machine Learning. Basic»: Занятие посвящено методам ансамблирования ML-моделей. На вебинаре разберем, как строить ансамбли моделей как Бэггинг, Random Forest и Градиентный бустинг, которые в конце занятия применим на практике. 👥 Кому подходит этот урок: - неспециалистам, которые хотят начать карьеру в Data Science и анализе данных - IT-специалистам, которые только начинают свой путь в ML - Тем, кто давно хотел начать изучать DS ✅ Результаты урока: - Поймете принципы построения ансамблей моделей - Узнаете, про устройство популурных ансамблей - Научитесь использовать ансамбли на Python «Machine Learning. Basic» - Преподаватель: Мария Тихонова - PhD Computer Science, Senior Data Scientist SberDevices, преподаватель ВШЭ, автор канала Пройдите опрос по итогам мероприятия - → [|Перейти в сообщество] Следите за новостями проекта: → Telegram: → Хабр: