Практическое машинное обучение

Привет! Я - Pau, инженер по машинному обучению с многолетним опытом разработки реальных ML-продуктов. Хотите спроектировать, разработать и внедрить свой собственный ML-продукт?

Этот курс покажет вам, как создавать полнофункциональные ML-решения от идеи до продакшена, помогая стартапам и крупным компаниям решать бизнес-задачи.

Что вас ждет внутри:

• От бизнеса к ML
  • Научитесь переводить бизнес-проблему в задачу ML.
  • Освоите четыре ключевых шага: от сырых данных до полноценного ML-решения, а не простого прототипа.
• Подготовка данных
  • Узнаете, как преобразовать сырые данные в готовые признаки и целевую переменную.
  • Создадите надежный data-pipeline на Python: сбор, проверка, трансформация и генерация тренировочных данных.
• Прототипирование модели
  • Научитесь быстро создавать и улучшать базовые модели.
  • Пошагово улучшите их с помощью feature engineering и бустинга.
  • Освоите оптимизацию гиперпараметров, чтобы извлечь максимум из данных.
• Внедрение и мониторинг модели
  • Превратите прототип в рабочую batch-scoring систему с использованием Feature Store и CI/CD.
  • Создадите дашборд для отображения “живых” прогнозов.
  • Настроите систему мониторинга качества и стабильности модели.

Для кого этот курс?

• Для тех, кто уже умеет готовить данные и обучать модели в ноутбуке, но не знает, как превратить их в рабочий сервис.
• Для специалистов, которые хотят научиться проектировать, реализовывать и разворачивать реальное ML-решение от начала до конца.
• Для тех, кто стремится получить работу ML-инженером и хочет овладеть практикой построения полноценных ML-систем.

Что вы получите:

• 3 часа видеолекций и презентаций, регулярно обновляемых.
• Полный исходный код в репозитории на GitHub.

Что вы построите:

В курсе вы создадите полноценный ML-сервис, который прогнозирует спрос на такси в Нью-Йорке. Методы и инструменты, которые вы освоите (pipelines, MLOps, мониторинг и др.), применимы в любой индустрии.

Забудьте про “игрушечные” проекты. Здесь вы научитесь строить реально работающие ML-системы, приносящие ценность бизнесу.