Старт открытого курса OpenDataScience Привет всем, кто ждал запуска открытого курса по практическому анализу данных и машинному обучению! Первая статья посвящена первичному анализу данных с Pandas. Пока в серии планируется 7 статей, идущих вместе с тетрадками Jupyter (репозиторий mlcourse_open), соревнованиями и домашними заданиями. Далее идет список будущих статей, описание курса и собственно, первая тема – введение в Pandas. Читать дальше →
Привет всем, кто проходит курс машинного обучения на Хабре! В первых двух частях (1, 2) мы попрактиковались в первичном анализе данных с Pandas и в построении картинок, позволяющих делать выводы по данным. Сегодня наконец перейдем к машинному обучению. Поговорим о задачах машинного…
Привет всем! Приглашаем изучить седьмую тему нашего открытого курса машинного обучения! Данное занятие мы посвятим методам обучения без учителя (unsupervised learning), в частности методу главных компонент (PCA — principal component analysis) и кластеризации. Вы узнаете, зачем снижать размерность в данных, как это делать и какие есть способы группирования схожих наблюдений в данных. Читать дальше →
В рамках этой статьи будет использоваться пакет SDK для Машинного обучения Azure для Python 3 для создания и применения рабочей области Службы машинного обучения Azure. Эта рабочая область — основной блок в облаке для экспериментов, обучения и развертывания моделей машинного обучения с помощью Машинного обучения Azure. Читать дальше →