Відео

Этот вебинар по временным рядам или по философии?

00:00 - старт 05:00 - загружаем простую модель - DummyRegressor 05:32 - загружаем библиотеку pandas 06:22 - загружаем данные 06:55 - готовим X - матрицу признаков 08:07 - подготовим ответ -y 09:37 - выбираем ML модель 09:45 - тренируем ML модель 09:57 - делаем прогноз 10:29 - проверяем качество результата 11:31 - бонус (функция train_and_predict)

00:00 - старт 01:46 - загружаем библиотеки 02:52 - загружаем данные 04:04 - проверяем данные 04:20 - преобразовать текст в формат даты 05:59 - dayfirst - однозначно указать день 08:58 - возвращение числовых значений 09:58 - black list 10:46 - подготовка X, y 11:12 - начало работы с ML моделью 12:06 - среднее значение для score 12:44 - собираем функцию 14:15 - устанавливаем зернышко (random_state) 14:44 - параметр max_depth для дерева решений 15:38 - feature_engineering 18:12 - функция get_feats 21:30 - бонус - как себя ведут временные ряды

Приглашаем в наш закрытый клуб - обучайся легко и комфортно :

Большое спасибо за экспресс окунание в живой пример с быстрым программированием, причем с объяснением действий. Появилось лучшее представление, к чему стремиться дальше.

Отличный интенсив! Спасибо! Сделал подобные модели в своей области, вопрос - как внедрить их на весь поток данных, который постоянно обновляется? С чего начать и какие инструменты использовать?

как же хорошоооо )) спасибо!!!

Супер! А будет продолжение в этой серии?

Скажу словами Нила Армстронга: "«Это один маленький шаг для человека, но гигантский скачок для всего человечества». Думаю это только начало, кстати AI и ML в том числе, это придает только громадные перспективы и развитие.

Спасибо за новость - это и правда очень интересно.

Это интересно. Спасибо!

Вспомнил курс высшей школы- теория вероятности и математическая статистика, интересно.

Владимир заряжает позитивом) Интересно что будет дальше.

3:30

Спасибо за интересный вебинар

2

Отправил вопрос в форму, но на всякий случай продублирую тут, поскольку он довольно простой и думаю ответ будет интересен для всех: _ На вебинаре было отмечено, что воркшоп - это в первую очередь для того, что-бы в общем понять, что такое ML и интересно ли это для конкретного участника. Вопрос в следующем: 1) Сколько времени (часы-недели-месяцы-годы) надо потратить на обучения (если учасник не с ИТ), что-бы с вероятностью, например 75%, найти первую работу за 2-3 месяца!? >>>> _ Вопрос_2) Какой уровень английского языка нужен для данной специализации? _

Уже жду марафон!

Послушал вебинар - не ожидал, но оказалось очень интересно! Жду теперь марафон.

Стартуем уже 7 июня!

когда следующий вебинар?

Отличный материал <3