Курс "Машинное обучение" предназначен для тех, кто хочет освоить основные принципы и техники этой важной области искусственного интеллекта. В рамках курса студенты узнают, как разработать и применить модели машинного обучения для решения разнообразных задач, включая классификацию, регрессию, кластеризацию, обнаружение аномалий и другие. Они изучат основные алгоритмы машинного обучения, такие как линейная регрессия, деревья решений, опорные вектора, нейронные сети и ансамбли моделей. Участники также познакомятся с практическими аспектами обработки и подготовки данных, валидации моделей и выбора гиперпараметров. После прохождения курса студенты будут готовы применять машинное обучение в своих проектах и исследованиях.