[Karpov.courses] Machine Learning для начинающих (2023)

File Name

Size

7 часть/6. Машинное обучение ещё раз повторяем, что может встретиться на собеседовании.mkv

389 MB

1 Часть/1 Модуль/2 Среда и инструменты.docx

141 kB

1 Часть/1 Модуль/3 Типы заданий.docx

16 kB

1 Часть/1 Модуль/4 Вводный вебинар.mp4

202 MB

1 Часть/1 Модуль/5 Как подключиться к Slack через VPN.docx

14 kB

1 Часть/2 Модуль/0.1 Python в машинном обучении.mkv

72 MB

1 Часть/2 Модуль/0.2 Пример- Python для анализа изображений.mkv

27 MB

1 Часть/2 Модуль/1 Lesson.ipynb

66 kB

1 Часть/2 Модуль/1 Задания.docx

30 kB

1 Часть/2 Модуль/1.1 Переменные.mkv

46 MB

1 Часть/2 Модуль/1.2 Типы данных_2.mkv

120 MB

1 Часть/2 Модуль/1.3 Циклы.mkv

40 MB

1 Часть/2 Модуль/1.3 Циклы_2.mkv

40 MB

1 Часть/2 Модуль/1.4 Условный оператор If_2.mkv

52 MB

1 Часть/2 Модуль/1_урок__Основы_программирования_Python.pdf

9.9 MB

1 Часть/2 Модуль/2 Lesson.ipynb

65 kB

1 Часть/2 Модуль/2 Задания.docx

38 kB

1 Часть/2 Модуль/2.1 Функции в python.mkv

49 MB

1 Часть/2 Модуль/2.2 Аргументы функции_2.mkv

48 MB

1 Часть/2 Модуль/2.3 Call stack и ошибки в python_2.mkv

72 MB

1 Часть/2 Модуль/2.4 Ссылочная модель данных.mkv

22 MB

1 Часть/2 Модуль/2.5 Модель памяти в python.mkv

34 MB

1 Часть/2 Модуль/2.6 Изменяемые и неизменяемые типы данных.mkv

26 MB

1 Часть/2 Модуль/2.7 Срезы. Продвинутая работа со строкам.mkv

55 MB

1 Часть/2 Модуль/2_урок__Функции._Ссылочная_модель_данных._Погружение_в_типы._Изменяемые_типы._Срезы._работа_со_строками.pdf

3.7 MB

1 Часть/2 Модуль/3 Lesson.ipynb

13 kB

1 Часть/2 Модуль/3 Задания.docx

30 kB

1 Часть/2 Модуль/3.0 Интро.mkv

12 MB

1 Часть/2 Модуль/3.1 Библиотеки.mkv

68 MB

1 Часть/2 Модуль/3.2 Windows 10 Установка Anaconda.mkv

20 MB

1 Часть/2 Модуль/3.3 Linux Установка Anaconda.mkv

18 MB

1 Часть/2 Модуль/3.4 MacOS Установка Anaconda.mkv

11 MB

1 Часть/2 Модуль/3.5 Установка сторонних пакетов_2.mkv

66 MB

1 Часть/2 Модуль/3.6 Виртуальное окружение_2.mkv

58 MB

1 Часть/2 Модуль/3.7 Итоги.mkv

11 MB

1 Часть/2 Модуль/3_урок__Внешние_модули._Экосистема_PyPi._установка_пакетов_в_виртуальные_окружения.pdf

417 kB

1 Часть/2 Модуль/4 Lesson.ipynb

220 kB

1 Часть/2 Модуль/4 Задания.docx

24 kB

1 Часть/2 Модуль/4. _Обзор numpy, pandas, Jupyter. Основы jupyter_.pdf

365 kB

1 Часть/2 Модуль/4.1 Введение.mkv

9.8 MB

1 Часть/2 Модуль/4.2 Знакомство с Jupyter. Ячейки.mkv

17 MB

1 Часть/2 Модуль/4.3 Знакомство с Jupyter. Горячие клавиши.mkv

48 MB

1 Часть/2 Модуль/4.4 Знакомство с Jupyter. Магические команды.mkv

57 MB

1 Часть/2 Модуль/4.5 Знакомство с Jupyter. Kernel.mkv

26 MB

1 Часть/2 Модуль/4.6 Numpy.mkv

17 MB

1 Часть/2 Модуль/4.7 Pandas.mkv

33 MB

1 Часть/2 Модуль/4.8 Matplotlib.mkv

32 MB

1 Часть/2 Модуль/4.9 Заключение.mkv

7.5 MB

1 Часть/2 Модуль/5 Lesson.ipynb

405 kB

1 Часть/2 Модуль/5 train.csv

633 kB

1 Часть/2 Модуль/5 Задания.docx

34 kB

1 Часть/2 Модуль/5 Минипроект.docx

22 kB

1 Часть/2 Модуль/5. _pandas_.pdf

799 kB

1 Часть/2 Модуль/5.1 Чтение файлов и обзор данных.mkv

96 MB

1 Часть/2 Модуль/5.2 Фильтрация данных, логические операторы.mkv

68 MB

1 Часть/2 Модуль/5.3 Функции фильтры.mkv

48 MB

1 Часть/2 Модуль/5.4 Series и Index.mkv

90 MB

1 Часть/2 Модуль/5.5 Группировка данных.mkv

63 MB

1 Часть/2 Модуль/5.6 Работа с датами и временем.mkv

62 MB

1 Часть/2 Модуль/5.7 Визуализация.mkv

40 MB

1 Часть/2 Модуль/5.8 Сохранение данных.mkv

31 MB

1 Часть/2 Модуль/6 Lesson.ipynb

588 kB

1 Часть/2 Модуль/6 Задания.docx

21 kB

1 Часть/2 Модуль/6.1 Базы данных и СУБД.mkv

18 MB

1 Часть/2 Модуль/6.2 Основные SQL запросы Получение, аггрегация и сортировка данных.mkv

73 MB

1 Часть/2 Модуль/6.3 Объединение таблиц JOIN_2.mkv

98 MB

1 Часть/2 Модуль/6.4 SQL в Python_2.mkv

63 MB

1 Часть/2 Модуль/6__Базы_данных_в_Python_основы.pdf

326 kB

1 Часть/2 Модуль/6_Redash.pdf

286 kB

1 Часть/2 Модуль/7 Lesson.ipynb

63 kB

1 Часть/2 Модуль/7 Задания.docx

34 kB

1 Часть/2 Модуль/7.1 Классы, объекты и методы_2.mkv

62 MB

1 Часть/2 Модуль/7.2 Принципы ООП Часть 1.mkv

59 MB

1 Часть/2 Модуль/7.3 Принципы ООП. Часть 2.mkv

61 MB

1 Часть/2 Модуль/7_урок__Классы_и_ООП.pdf

234 kB

1 Часть/2 Модуль/8 Lesson.ipynb

31 kB

1 Часть/2 Модуль/8 Задания.docx

836 kB

1 Часть/2 Модуль/8.1 Введение в git_2.mkv

88 MB

1 Часть/2 Модуль/8.2 Ветки и теги_2.mkv

72 MB

1 Часть/2 Модуль/8.3 Возможности git diff Ветвление. Использование тэгов.mkv

74 MB

1 Часть/2 Модуль/8.4 Слияние веток.mkv

59 MB

1 Часть/2 Модуль/8.5 Конфликт слияния веток.mkv

59 MB

1 Часть/2 Модуль/8.6 Стратегии ветвления при разработке. Работа с удаленными провайдерами.mkv

108 MB

1 Часть/2 Модуль/8.7 Взаимоотношение между remotes. Загрузка репозитория на удаленный сервер.mkv

76 MB

1 Часть/2 Модуль/8_урок__Версионирование_кода_и_git.pdf

1.0 MB

1 Часть/2 Модуль/9 Lesson.ipynb

21 kB

1 Часть/2 Модуль/9 Задания.docx

29 kB

1 Часть/2 Модуль/9.1 Запрос на сервер.mkv

95 MB

1 Часть/2 Модуль/9.2 Ответ сервера API.mkv

71 MB

1 Часть/2 Модуль/9.3 Практика написания запросов. Метод get.mkv

66 MB

1 Часть/2 Модуль/9.4 Практика написания запросов. Метод post. Подключение к базе данных. Валидация.mkv

90 MB

1 Часть/2 Модуль/9.5 Подводные камни валидации. Валидация в FastAPI.mkv

34 MB

1 Часть/2 Модуль/9.6 Статус коды.mkv

53 MB

1 Часть/2 Модуль/9_урок__Backend-разработка_что_это_такое._фреймворк_fastapi_для_прототипирования_backend-сервера.pdf

1.3 MB

1 Часть/2 Модуль/10 Задания.docx

23 kB

1 Часть/2 Модуль/10 лекция скрипты.zip

44 kB

1 Часть/2 Модуль/10 Лекция.pdf

172 kB

1 Часть/2 Модуль/10.1. FastAPI и SQLAlchemy.mkv

129 MB

1 Часть/2 Модуль/10.2 ORM, SQLAlchemy_2.mkv

170 MB

1 Часть/2 Модуль/10_урок__Базы_данных_в_Python_ORM.pdf

708 kB

1 Часть/2 Модуль/11 Lecture.ipynb

33 kB

1 Часть/2 Модуль/11 Задания.docx

264 kB

1 Часть/2 Модуль/11.1 Введение_2.mkv

18 MB

1 Часть/2 Модуль/11.2 Устройство Аirflow.mkv

98 MB

1 Часть/2 Модуль/11.3 Запуск и веб интерфейс.mkv

58 MB

1 Часть/2 Модуль/11.4 Python operator.mkv

92 MB

1 Часть/2 Модуль/11.5 Передача информации.mkv

40 MB

1 Часть/2 Модуль/11.6 Connections.mkv

21 MB

1 Часть/2 Модуль/11.7 Лучшие практики.mkv

40 MB

1 Часть/2 Модуль/11_урок__Airflow_Обзор_платформы.pdf

199 kB

1 Часть/2 Модуль/12 demo-best-practices-solutions.zip

4.1 kB

1 Часть/2 Модуль/12.1 Шаблон приложения.mkv

41 MB

1 Часть/2 Модуль/12.2 Переменные окружения.mkv

52 MB

1 Часть/2 Модуль/12.3 Проблема SQL инъекций.mkv

27 MB

1 Часть/2 Модуль/12.4 Вынесение настроек в конфиг.mkv

28 MB

1 Часть/2 Модуль/12.5 Разделение кода на модули.mkv

71 MB

1 Часть/2 Модуль/12.6 Идемпотентность.mkv

25 MB

1 Часть/2 Модуль/12_урок__Полезные_вещи_в_разработке.pdf

396 kB

1 Часть/GITLAB/airflow-master.zip

1.0 MB

1 Часть/GITLAB/demo-best-practices-master.zip

4.2 kB

1 Часть/GITLAB/final_project-master.zip

2.9 kB

1 Часть/GITLAB/git-master.zip

1.6 kB

2 Часть/1 HW_1_Разбор.ipynb

71 kB

2 Часть/1 дз HW1new.ipynb

19 kB

2 Часть/1 дз taxi_dataset.csv

182 MB

2 Часть/1.1 Задачи машинного обучения.mkv

49 MB

2 Часть/1.2 Основные виды машинного обучения.mkv

42 MB

2 Часть/1.3 Компоненты классической ML-задачи.mkv

54 MB

2 Часть/1.4 Практика.mkv

264 MB

2 Часть/1.docx

203 kB

2 Часть/2 HW2_Разбор.ipynb

32 kB

2 Часть/2 Lecture_2_Metrics (2).pdf

5.1 MB

2 Часть/2 Practice_2.ipynb

263 kB

2 Часть/2 ДЗ HW_2.ipynb

19 kB

2 Часть/2 ДЗ taxi_dataset_with_predictions.csv

161 MB

2 Часть/2 Конспект__2_урок__Оценка_качества_работы_моделей.pdf

1.5 MB

2 Часть/2.1 Оценка качества модели.mkv

20 MB

2 Часть/2.2 Понятие функции и функциональной зависимости.mkv

25 MB

2 Часть/2.3 Функция потерь Loss function.mkv

20 MB

2 Часть/2.4 Функционал качества и метрика.mkv

27 MB

2 Часть/2.5 Король и королева регрессии MSE и MAE.mkv

26 MB

2 Часть/2.6 Практика.mkv

38 MB

2 Часть/2.docx

168 kB

2 Часть/3 HW3_разбор.ipynb

16 kB

2 Часть/3 HW_3.ipynb

13 kB

2 Часть/3 Lecture_3_LR .pdf

16 MB

2 Часть/3 Practice_3.ipynb

25 kB

2 Часть/3 Конспект__3_урок__Линейная_регрессия.pdf

4.3 MB

2 Часть/3.1 Линейные модели в МО.mkv

63 MB

2 Часть/3.2 Экстремумы и производная функции.mkv

82 MB

2 Часть/3.3 Линейная регрессия OLS.mkv

25 MB

2 Часть/3.4 Ликбез №3 Матрицы.mkv

28 MB

2 Часть/3.5 Работа с массивами в Numpy.mkv

40 MB

2 Часть/3.6 Линейная регрессия OLS Матричная форма.mkv

27 MB

2 Часть/3.7 Линейная регрессия в Python. Практика.mkv

57 MB

2 Часть/3.docx

36 kB

2 Часть/4 data.csv

207 kB

2 Часть/4 HW_4.ipynb

19 kB

2 Часть/4 Lecture_4_Gradient_Descent.pptx

3.7 MB

2 Часть/4 Practice_4.ipynb

399 kB

2 Часть/4 Конспект__4_урок__Градиентный_спуск.pdf

789 kB

2 Часть/4 Разбор ДЗ 4 урока.mp4

188 MB

2 Часть/4 Разбор_4.ipynb

164 kB

2 Часть/4.1 Введение в градиентный спуск Минимизация функции с одной переменной.mkv

70 MB

2 Часть/4.2 Минимизация функции с несколькими переменными.mkv

70 MB

2 Часть/4.3 Линейная регрессия Подбор параметров η и ξ.mkv

76 MB

2 Часть/4.4 Настройка параметров графика в matplotlib.mkv

115 MB

2 Часть/4.5 Изображение градиентного спуска в matplotlib.mkv

106 MB

2 Часть/4.docx

197 kB

2 Часть/5 HW5_NEW.ipynb

17 kB

2 Часть/5 initial_data.csv

166 MB

2 Часть/5 ks.csv

43 MB

2 Часть/5 Practice_5.ipynb

272 kB

2 Часть/5 processed_data.csv

84 MB

2 Часть/5 x.csv

30 MB

2 Часть/5 y.csv

2.0 MB

2 Часть/5 Конспект__5_урок__Обобщающая_способность_модели._Метод_отложенной_выборки._Кросс-Валидация..pdf

1.0 MB

2 Часть/5 Разбор_5.ipynb

25 kB

2 Часть/5.1 Обобщающая способность, метод отложенной выборки и кросс валидация.mkv

94 MB

2 Часть/5.2 Практика Переобучение и недообучение.mkv

181 MB

2 Часть/5.3 Кросс валидация, реальный практический пример.mkv

188 MB

2 Часть/5.docx

70 kB

2 Часть/1/ks.csv

43 MB

2 Часть/1/Lecture_1_Object_Target.pdf

1.1 MB

2 Часть/1/macrofeatures.xlsx

1.8 MB

2 Часть/1/Practice_1.ipynb

237 kB

2 Часть/1/Конспект__1_урок__Введение_в_МО_каким_оно_бывает_и_каковы_основные_компоненты.pdf

468 kB

3 Часть/6 Lecture_6_Regularization.pdf

1.1 MB

3 Часть/6 Practice_6.ipynb

224 kB

3 Часть/6 Конспект__6_урок__Мультиколлинеарность_регуляризация_и_масштабирование_признаков.pdf

650 kB

3 Часть/6 Разбор_6.ipynb

34 kB

3 Часть/6.1 Проблема переобучения в МО.mkv

138 MB

3 Часть/6.2 Регуляризация и масштабирование признаков.mkv

76 MB

3 Часть/6.3 Ликбез №1 Условный экстремум и регуляризация.mkv

38 MB

3 Часть/6.4 Практика №1. Регуляризация.mkv

78 MB

3 Часть/6.5 Мультиколлинеарность.mkv

42 MB

3 Часть/6.6 Практика №2. Мультиколлинеарность.mkv

70 MB

3 Часть/6.docx

13 kB

3 Часть/7 Practice_7.ipynb

343 kB

3 Часть/7 Конспект__7_урок__Методы_отбора_признаков.pdf

3.9 MB

3 Часть/7 Разбор_7.ipynb

534 kB

3 Часть/7.1 EDA.mkv

108 MB

3 Часть/7.2 Встроенные методы.mp4

25 MB

3 Часть/7.3 Метод обёртки.mkv

122 MB

3 Часть/7.4 Метод фильтрации.mkv

186 MB

3 Часть/7.docx

19 kB

3 Часть/8 ks_crashed.csv

19 MB

3 Часть/8 Lecture_8_Additional_Info.pptx

692 kB

3 Часть/8 Practice_8.ipynb

126 kB

3 Часть/8 Конспект__8_урок__Полезные_приемы_при_работе_с_данными.pdf

4.1 MB

3 Часть/8 Разбор_8.ipynb

52 kB

3 Часть/8.1 Работа с пропущенными значениями.mkv

116 MB

3 Часть/8.2 Работа с выбросами Advanced счетчики.mkv

158 MB

3 Часть/8.3 Выделение признаков из текста. Подход TF IDF.mkv

61 MB

3 Часть/8.4 Лемматизация и стемминг.mkv

84 MB

3 Часть/8.docx

19 kB

3 Часть/9 Practice_9_new.ipynb

1.2 MB

3 Часть/9 Конспект__9_урок__Housing_market_практика.pdf

4.7 MB

3 Часть/9.1 Обработка вещественных признаков.mp4

119 MB

3 Часть/9.2 Обработка категориальных признаков.mp4

74 MB

3 Часть/9.3 Построение модели.mp4

209 MB

3 Часть/9.4 Анализ выбросов.mp4

21 MB

3 Часть/9.5 Сегментация данных.mp4

96 MB

3 Часть/9.docx

12 kB

3 Часть/09 Разбор_10.ipynb

88 kB

3 Часть/10 banking.csv

4.7 MB

3 Часть/10 Practice_10.ipynb

458 kB

3 Часть/10 Конспект__10_урок__Линейная_классификация_оценка_вероятности.pdf

4.4 MB

3 Часть/10 Разбор_10.ipynb

88 kB

3 Часть/10 Разбор_11.ipynb

29 kB

3 Часть/10.1 Бинарная классификация, разделяющая гиперплоскость.mkv

84 MB

3 Часть/10.2 Как строить разделяющую гиперплоскость.mkv

49 MB

3 Часть/10.3 Ликбез 1. Метод верхней оценки.mkv

86 MB

3 Часть/10.4 Практика. Линейная бинарная классификация в python.mkv

260 MB

3 Часть/10.docx

19 kB

3 Часть/11 Lecture_11_Errors_Matrix.pptx

3.6 MB

3 Часть/11 Practice_11.ipynb

504 kB

3 Часть/11 Конспект_11_урок_Матрица_ошибок_и_основные_метрики_классификации.pdf

2.9 MB

3 Часть/11 Разбор_12.ipynb

12 kB

3 Часть/11.1 Метрики бинарной классификации. Теория.mkv

88 MB

3 Часть/11.2 Метрики бинарной классификации. Практика.mkv

80 MB

3 Часть/11.docx

29 kB

3 Часть/12 Lecture_12_ROC_PR_AUCS.pptx

758 kB

3 Часть/12 Practice_12.ipynb

606 kB

3 Часть/12 Конспект__12_урок__ROC_PR-кривые._AUC-ROC_AUC-PR._калибровка.pdf

513 kB

3 Часть/12 Разбор_13.ipynb

13 kB

3 Часть/12.1 ROC кривая AUC ROC.mkv

64 MB

3 Часть/12.2 PR кривая AUC PR. Практика построения ROC кривых и PR кривых.mkv

71 MB

3 Часть/12.3 Калибровочная кривая модели.mkv

92 MB

3 Часть/12.docx

16 kB

3 Часть/13 Lecture_13_SVM.pdf

990 kB

3 Часть/13 Practice_13.ipynb

736 kB

3 Часть/13 Конспект__13_урок__Метод_опорных_векторов.pdf

500 kB

3 Часть/13 Разбор_14.ipynb

24 kB

3 Часть/13.1 Метод опорных векторов SVM_2.mkv

86 MB

3 Часть/13.2 Линейная неразделимость - регуляризация в бинарной классификации.mkv

50 MB

3 Часть/13.3 Практика.mkv

82 MB

3 Часть/13.docx

46 kB

3 Часть/14 Practice_14.ipynb

527 kB

3 Часть/14 segmentation_data.csv

415 kB

3 Часть/14 Конспект__14_урок_Многоклассовая_классификация_one_vs_rest_one_vs_one.pdf

437 kB

3 Часть/14 Разбор_15.ipynb

31 kB

3 Часть/14.1 Методы one vs all и one vs one.mkv

81 MB

3 Часть/14.2 Метрики качества.mkv

30 MB

3 Часть/14.2 Метрики качества.mp4

28 MB

3 Часть/14.3 Практика. Задача сегментации клиентов.mkv

327 MB

3 Часть/14.docx

21 kB

3 Часть/15 Lecture_15_Space_Dimension_Reduction.pptx

2.8 MB

3 Часть/15 Practice_15_.ipynb

1.4 MB

3 Часть/15 processed_segmentation.xlsx

455 kB

3 Часть/15 Конспект__15_урок__Понижение_размерности_признакового_пространства.pdf

938 kB

3 Часть/15 Разбор_16.ipynb

24 kB

3 Часть/15.1 Понижение размерности. Постановка задачи.mkv

47 MB

3 Часть/15.2 Метод главных компонент.mkv

44 MB

3 Часть/15.3 T-SNE.mkv

53 MB

3 Часть/15.4 Практика.mkv

99 MB

3 Часть/15.docx

17 kB

3 Часть/16 Lecture_16_KNN.pptx

743 kB

3 Часть/16 onevsrest.PNG

26 kB

3 Часть/16 Practice_16.ipynb

48 kB

3 Часть/16 Конспект__16_урок__Метод_K_ближайших_соседей_обоснование_нелинейности_гиперпараметры_и_подбор_метрики_близости_объектов.pdf

831 kB

3 Часть/16 Разбор_17.ipynb

17 kB

3 Часть/16.1 Метод K ближайших соседей.mkv

46 MB

3 Часть/16.2 Практика. Сравнение линейной регрессии и метода KNN.mkv

94 MB

3 Часть/16.3 Гиперпараметры p и h. Перевзвешивание соседей.mkv

52 MB

3 Часть/16.4 Практика. Гауссовское ядро.mkv

95 MB

3 Часть/16.docx

17 kB

3 Часть/17 Lecture_17_Decision_Trees.pptx

1.6 MB

3 Часть/17 Practice_17.ipynb

717 kB

3 Часть/17 Конспект__17_урок__Решающее_дерево_постановка_задачи_регрессииклассификации_и_гиперпараметры_модели.pdf

1.1 MB

3 Часть/17 Разбор_18.ipynb

22 kB

3 Часть/17.1 Введение в решающие деревья.mkv

71 MB

3 Часть/17.2 Критерии качества и информативности.mkv

53 MB

3 Часть/17.3 Критерии останова и жадный алгоритм.mkv

24 MB

3 Часть/17.4 Практика.mkv

155 MB

3 Часть/17.docx

16 kB

3 Часть/18 holidays_events.csv

22 kB

3 Часть/18 items.csv

100 kB

3 Часть/18 Lecture_18_DT_Overfit.pdf

1.1 MB

3 Часть/18 oil.csv

20 kB

3 Часть/18 Practice_18.ipynb

904 kB

3 Часть/18 stores.csv

1.4 kB

3 Часть/18 Конспект__18_урок__Решающее_дерево_проблемы_с_обобщающей_способностью_и_подбор_гиперпараметров.pdf

550 kB

3 Часть/18 Разбор_19.ipynb

31 kB

3 Часть/18.1 Решающие деревья и проблема переобучения.mkv

76 MB

3 Часть/18.2 Практика. Предобработка и трансформация данных.mkv

107 MB

3 Часть/18.3 Практика. Обучение модели Decision tree.mkv

106 MB

3 Часть/18.docx

16 kB

3 Часть/19 Lecture_19_Bagging_And_Stacking — копия.pptx

1.3 MB

3 Часть/19 Practice_19.ipynb

468 kB

3 Часть/19 Конспект__19_урок_Композиции_алгоритмов._случайный_лес.pdf

445 kB

3 Часть/19 Разбор_20.ipynb

85 kB

3 Часть/19.1 Композиции алгоритмов, бэггинг.mkv

47 MB

3 Часть/19.2 Random forest.mkv

23 MB

3 Часть/19.3 Стекинг.mkv

32 MB

3 Часть/19.4 Практика.mkv

302 MB

3 Часть/19.docx

19 kB

3 Часть/20 Lecture_20_Boosting_And_BVT.pptx

1.7 MB

3 Часть/20 Practice_20.ipynb

1.9 MB

3 Часть/20 Конспект__20_урок__Градиентный_бустинг._biase-variance_tradeoff.pdf

669 kB

3 Часть/20 Разбор_21.ipynb

23 kB

3 Часть/20.1 Бустинг.mkv

39 MB

3 Часть/20.2 Градиентный бустинг.mkv

105 MB

3 Часть/20.3 Bias-variance tradeoff.mkv

65 MB

3 Часть/20.4 Практика.mkv

177 MB

3 Часть/20.docx

210 kB

3 Часть/21 Lecture_21_Clustering.pptx

813 kB

3 Часть/21 Practice_21.ipynb

1.7 MB

3 Часть/21 Конспект__21_урок__Кластеризация.pdf

642 kB

3 Часть/21.1 Введение.mkv

29 MB

3 Часть/21.2 K-means.mkv

22 MB

3 Часть/21.3 DBSCAN.mkv

52 MB

3 Часть/21.4 Практика.mkv

102 MB

3 Часть/21.docx

17 kB

3 Часть/22 Lecture_22_RecSys.pptx

4.3 MB

3 Часть/22 movies.csv

483 kB

3 Часть/22 Practice_22.ipynb

460 kB

3 Часть/22 ratings.csv

2.4 MB

3 Часть/22 Конспект__22_урок__Рекомендательные_системы.pdf

784 kB

3 Часть/22.1 Контентная рекомендация.mkv

53 MB

3 Часть/22.2 Коллаборативная фильтрация.mkv

84 MB

3 Часть/22.3 Оценка качества и валидация рекомендательных систем.mkv

28 MB

3 Часть/22.4 Практика построение модели рекомендательной системы.mkv

147 MB

3 Часть/22.docx

62 kB

3 Часть/23 Lecture_23.pptx

1.2 MB

3 Часть/23.1 Общие вопросы.mkv

120 MB

3 Часть/23.2 Вопросы о линейных моделях.mkv

61 MB

3 Часть/23.docx

12 kB

3 Часть/23_урок__Машинное_обучение_классические_задачи_и_алгоритмы_I.pdf

1.3 MB

3 Часть/24 Lecture_24.pptx

1.2 MB

3 Часть/24 Машинное обучение классические задачи и алгоритмы II.mkv

159 MB

3 Часть/24.docx

12 kB

3 Часть/24_урок__Машинное_обучение_классические_задачи_и_алгоритмы_II.pdf

1.6 MB

3 Часть/25 HW_1_Разбор.ipynb

71 kB

3 Часть/26 HW2_Разбор.ipynb

32 kB

3 Часть/27 HW3_разбор.ipynb

16 kB

3 Часть/28 Разбор ДЗ 4 урока.mkv

99 MB

3 Часть/28 Разбор_4.ipynb

164 kB

3 Часть/29 Разбор_5.ipynb

25 kB

3 Часть/30 Разбор_6.ipynb

34 kB

3 Часть/31 Разбор_7.ipynb

534 kB

3 Часть/32 Разбор_8.ipynb

70 kB

3 Часть/33 Разбор_10.ipynb

88 kB

3 Часть/34 Разбор_11.ipynb

29 kB

3 Часть/35 Разбор_12.ipynb

12 kB

3 Часть/36 Разбор_13.ipynb

13 kB

3 Часть/37 Разбор_14.ipynb

24 kB

3 Часть/38 Разбор_15.ipynb

31 kB

3 Часть/39 Разбор_16.ipynb

24 kB

3 Часть/40 Разбор_17.ipynb

17 kB

3 Часть/41 Разбор_18.ipynb

22 kB

3 Часть/42 Разбор_19.ipynb

31 kB

3 Часть/43 Разбор_20.ipynb

85 kB

3 Часть/44 Разбор_21.ipynb

23 kB

3 Часть/46 Разбор_23.ipynb

23 kB

3 Часть/47 Разбор_24.ipynb

22 kB

4 Часть/0 input.ipynb

774 B

4 Часть/0 Kaggle- инструкция.mkv

31 MB

4 Часть/0.docx

66 kB

4 Часть/1 Lecture 1 Intro to DL.pptx

15 MB

4 Часть/1 Seminar_1_Intro_to_DL.ipynb

134 kB

4 Часть/1. Введение. Полносвязные слои. Функции активации.mkv

81 MB

4 Часть/1. Семинар.mkv

313 MB

4 Часть/1.docx

15 kB

4 Часть/1_Конспект__1_урок__Введение._Полносвязные_слои._функции_активации(NEW).pdf

2.2 MB

4 Часть/2 Lecture 2 Intro to DL.pdf

6.3 MB

4 Часть/2 plot_trajectory.py

2.9 kB

4 Часть/2 Seminar_2_Intro_to_DL.ipynb

1.1 MB

4 Часть/2 Конспект__2_урок_Оптимизация_нейронных_сетей._метод_обратного_распространения_ошибки.pdf

2.7 MB

4 Часть/2.1 Градиентный спуск и методы оптимизации. Лекция.mkv

28 MB

4 Часть/2.2 Обучение нейронных сетей. Лекция.mkv

43 MB

4 Часть/2.3 Высокоуровневое API для обучения нейросети. Семинар.mkv

196 MB

4 Часть/2.4 Обучение первой нейросети в PyTorch. Семинар.mkv

62 MB

4 Часть/2.docx

14 kB

4 Часть/3 Lecture 3 Intro to DL.pdf

12 MB

4 Часть/3 Seminar_3_Intro_to_DL.ipynb

2.8 MB

4 Часть/3 Конспект__3_урок__Сверточные_нейронные_сети.pdf

2.8 MB

4 Часть/3.1 Сверточные нейронные сети. Лекция.mkv

74 MB

4 Часть/3.2 Сверточные нейронные сети. Семинар.mkv

108 MB

4 Часть/3.docx

15 kB

4 Часть/4 DataSphere introduction.ipynb

7.9 kB

4 Часть/4 Seminar_4_Intro_to_DL.ipynb

4.3 MB

4 Часть/4 Конспект__4_урок__Сверточные_нейронные_сети._часть_ii.pdf

1.3 MB

4 Часть/4.1 Регуляризация и нормализация нейронных сетей. Batch нормализация.mkv

155 MB

4 Часть/4.2 Нормализация входных данных. Инициализация параметров. Аугментация данных.mkv

116 MB

4 Часть/4.3 Практика.mkv

134 MB

4 Часть/4.docx

19 kB

4 Часть/5 Seminar_5_Intro_to_DL.ipynb

6.2 MB

4 Часть/5 Конспект__5_урок__Популярные_архитектуры_сверточных_нейронных_сетей._перенос_знаний.pdf

2.9 MB

4 Часть/5.1 Популярные архитектуры сверточных нейронных сетей. Перенос знаний.mkv

303 MB

4 Часть/5.docx

16 kB

4 Часть/6 Seminar_6_Intro_to_DL.ipynb

42 MB

4 Часть/6 картинки.zip

8.9 MB

4 Часть/6 Конспект__6_урок__Детекция_объектов.pdf

5.7 MB

4 Часть/6.1 Сегментация объектов.mkv

71 MB

4 Часть/6.2 Практика по сегментации.mkv

56 MB

4 Часть/6.3 Детекция объектов.mkv

130 MB

4 Часть/6.4 Практика по детекции.mkv

88 MB

4 Часть/6.docx

54 kB

4 Часть/7 faces_dataset.zip

2.6 MB

4 Часть/7 Lecture_7_Intro_to_DL.pdf

2.9 MB

4 Часть/7 Seminar_7_Intro_to_DL_1.ipynb

4.3 MB

4 Часть/7 Seminar_7_Intro_to_DL_2.ipynb

3.6 MB

4 Часть/7 Конспект__7_урок__.pdf

7.1 MB

4 Часть/7.1 Автоэнкодеры.mkv

58 MB

4 Часть/7.2 Идентификация лиц.mkv

50 MB

4 Часть/7.3 Автоэнкодеры на практике.mkv

146 MB

4 Часть/7.4 Распознавание лиц на практике.mkv

98 MB

4 Часть/7.docx

15 kB

4 Часть/8 IMDB Dataset.csv

26 MB

4 Часть/8 Lecture_8_Intro_to_DL.ipynb

97 kB

4 Часть/8 Lecture_8_Intro_to_DL.pdf

9.6 MB

4 Часть/8 Конспект__8_урок__Векторные_представления_слов._рекуррентные_нейронные_сети.pdf

1.2 MB

4 Часть/8.1 Векторные представления текстов. Лекция.mkv

137 MB

4 Часть/8.2 Векторные представления текстов. Семинар.mkv

131 MB

4 Часть/8.docx

14 kB

4 Часть/9 anek.txt

24 MB

4 Часть/9 Lecture_9_Intro_to_DL.ipynb

105 kB

4 Часть/9 Lecture_9_Intro_to_DL.pdf

3.4 MB

4 Часть/9 Конспект__9_урок__LSTM._Трансформер._механизм_внимания.pdf

7.5 MB

4 Часть/9.1 Реккурентные нейронные сети (RNN) и их модификации.mkv

82 MB

4 Часть/9.3 Трансформер.mkv

83 MB

4 Часть/9.4 Практика.mkv

206 MB

4 Часть/9.docx

16 kB

4 Часть/10 attention.py

1.6 kB

4 Часть/10 encoder_decoder.py

4.9 kB

4 Часть/10 Lecture_10_Intro_to_DL_Bert.ipynb

169 kB

4 Часть/10 Lecture_10_Intro_to_DL_gpt.ipynb

15 kB

4 Часть/10 Lecture_10_Intro_to_DL_Transformer.ipynb

76 kB

4 Часть/10 model.py

1.9 kB

4 Часть/10.1 Трансформер своими руками.mkv

146 MB

4 Часть/10.2 Bert.mkv

176 MB

4 Часть/10.3 GPT.mkv

94 MB

4 Часть/10.docx

17 kB

5 часть/1 1 Статистика в ML.mkv

27 MB

5 часть/1 2 Введение в теорию вероятностей.mkv

62 MB

5 часть/1 3 Условная вероятность Формула Байеса.mkv

45 MB

5 часть/1 4 Введение в статистику.mkv

98 MB

5 часть/1 5 Дискретные распределения.mkv

33 MB

5 часть/1 hw_1.ipynb

18 kB

5 часть/1 startml_каюмов_урок1.pdf

674 kB

5 часть/1 Задания.docx

16 kB

5 часть/1_Конспект__1_урок___Зачем_нужна_статистика_и_AB_тесты.pdf

522 kB

5 часть/2 1 Для чего нужны доверительные интервалы.mkv

51 MB

5 часть/2 2 Построение доверительных интервалов.mp4

79 MB

5 часть/2 3 Виды распределений случайных величин.mkv

52 MB

5 часть/2 4 Центральная предельная теорема ЦПТ.mkv

57 MB

5 часть/2 5 Применение ЦПТ.mkv

104 MB

5 часть/2 6 Доверительный интервал для доли.mkv

33 MB

5 часть/2 demo_2.ipynb

844 kB

5 часть/2 hw_2.ipynb

41 kB

5 часть/2.docx

21 kB

5 часть/2_Конспект__2_урок___Доверительные_интервалы.pdf

1.4 MB

5 часть/2slides_2.pdf

14 MB

5 часть/3 demo_3.ipynb

182 kB

5 часть/3 hw_3.ipynb

82 kB

5 часть/3 slides_3.pdf

5.4 MB

5 часть/3. Статистики распределений, взаимосвязь случайных величин.mkv

32 MB

5 часть/3.docx

18 kB

5 часть/3_Конспект__3_урок___Статистики_распределений_взаимосвязь_случайных_величин_показатели_корреляции.pdf

2.5 MB

5 часть/4 Проверка гипотез, параметрические статистические критерии.mkv

76 MB

5 часть/4 demo_4.ipynb

212 kB

5 часть/4 hw_4.ipynb

64 kB

5 часть/4 slides_4.pdf

5.6 MB

5 часть/4.docx

19 kB

5 часть/4_Конспект__4_урок___Проверка_гипотез_параметрические_статистические_критерии.pdf

494 kB

5 часть/5 demo_5.ipynb

98 kB

5 часть/5 hw_5.ipynb

21 kB

5 часть/5 slides_5.pdf

3.9 MB

5 часть/5. Непараметрические статистические критерии.mkv

47 MB

5 часть/5.docx

18 kB

5 часть/5_Конспект__5_урок__Непараметрические_статистические_критерии.pdf

428 kB

5 часть/6 demo_6.ipynb

246 kB

5 часть/6 hw_6.ipynb

48 kB

5 часть/6 slides_6.pdf

3.5 MB

5 часть/6. Метод максимума правдоподобия и ядерная оценка плотности.mkv

58 MB

5 часть/6.docx

18 kB

5 часть/6_Конспект__6_урок___Метод_максимума_правдоподобия_и_ядерная_оценка_плотности.pdf

2.7 MB

5 часть/7 demo_7.ipynb

6.4 kB

5 часть/7 hw_7.ipynb

21 kB

5 часть/7 slides_7.pdf

448 kB

5 часть/7. Дизайн AB эксперимента.mkv

45 MB

5 часть/7.docx

15 kB

5 часть/7_Конспект__7_урок__Дизайн_AB_эксперимента.pdf

370 kB

5 часть/8 demo_8.ipynb

248 kB

5 часть/8 hw_8.ipynb

25 kB

5 часть/8 slides_8.pdf

9.3 MB

5 часть/8. АA эксперименты и валидация методики экспериментирования.mkv

84 MB

5 часть/8.docx

15 kB

5 часть/8_Конспект__8_урок__АА-эксперименты_и_валидация_методики_экспериментирования.pdf

5.9 MB

5 часть/9 demo_9.ipynb

154 kB

5 часть/9 hw_9.ipynb

11 kB

5 часть/9 slides_9.pdf

8.3 MB

5 часть/9. Ошибки при проведении AB тестов.mkv

61 MB

5 часть/9.docx

15 kB

5 часть/9______AB_.pdf

1.7 MB

5 часть/10 demo_10.ipynb

56 kB

5 часть/10 hw_10.ipynb

36 kB

5 часть/10 slides_10.pdf

3.5 MB

5 часть/10.1 Уменьшение дисперсии. Поправка Cuped.mkv

34 MB

5 часть/10.2 Сравнение изменений числа кликов и CTR.mkv

31 MB

5 часть/10.docx

19 kB

5 часть/10_Конспект__10__ Увеличение чувствительности_А_В тестов____.pdf

5.4 MB

5 часть/11 app_11.py

6.9 kB

5 часть/11 hw_11.ipynb

53 kB

5 часть/11 slides_11.pdf

149 kB

5 часть/11. Невозможность проведения АВ тестов.mkv

58 MB

5 часть/11.docx

26 kB

5 часть/11_Конспект__11_урок__Невозможность_проведения_AB_тестов.pdf

1.0 MB

6 Часть/6/1 Что обычно спрашивают на собеседованиях.mkv

107 MB

6 Часть/6/2 _Конспект__2_урок___Методы_оценки_сложности_алгоритмов.pdf

502 kB

6 Часть/6/2 lesson_2.zip

5.1 kB

6 Часть/6/2 M5 L2 рукопись.pdf

1.5 MB

6 Часть/6/2 Notion.docx

12 kB

6 Часть/6/2 Задания.docx

26 kB

6 Часть/6/2 М5 Л2.pdf

3.8 MB

6 Часть/6/2.1 Сложность алгоритмов и “O” нотация.mkv

170 MB

6 Часть/6/2.2 Примеры оценки сложности алгоритмов.mkv

93 MB

6 Часть/6/2.3 Правила 1 2.mkv

85 MB

6 Часть/6/2.4 Амортизированная сложность.mkv

80 MB

6 Часть/6/2.5 Правила 2 2.mkv

139 MB

6 Часть/6/2.6 Нетривиальные задачи. Примеры.mkv

63 MB

6 Часть/6/3 _Конспект__3_урок___Программирование_на_Python_задачи_и_теория_на_массивы_однодвух-связные_списки_не_алгоритмические_вещи.pdf

627 kB

6 Часть/6/3 Notion.docx

12 kB

6 Часть/6/3 Задания.docx

41 kB

6 Часть/6/3 М5 Л3 рукопись.pdf

1.6 MB

6 Часть/6/3 М5 Л3.pdf

5.8 MB

6 Часть/6/3.1 Массивы и указатели.mkv

42 MB

6 Часть/6/3.2 Задача контейнер с водой.mkv

272 MB

6 Часть/6/3.3 Односвязный и двусвязный список, задача на разворот односвязного списка.mkv

280 MB

6 Часть/6/3.4 Граничные условия, задача на подсвет букв подряд.mkv

196 MB

6 Часть/6/4 1 Основные определения графов.mkv

62 MB

6 Часть/6/4 2 Обход в ширину и глубину.mkv

130 MB

6 Часть/6/4 3 Компонента связности.mkv

112 MB

6 Часть/6/4 4 Деревья основные определения.mkv

75 MB

6 Часть/6/4 5 Кучи и сортировка кучей.mkv

141 MB

6 Часть/6/4 Notion.docx

12 kB

6 Часть/6/4 Задания.docx

117 kB

6 Часть/6/4_Конспект__4_урок___Программирование_на_Python_задачи_и_теория_на_деревья_и_графы.pdf

1.5 MB

7 часть/5 1 Общий подход к рекурсии.mkv

127 MB

7 часть/5 2 Динамическое программирование.mkv

216 MB

7 часть/5 3 Разделяй и властвуй.mkv

264 MB

7 часть/5 Notion.docx

12 kB

7 часть/5 Задания.docx

61 kB

7 часть/5 М5 Л5.pdf

3.8 MB

7 часть/5_Конспект__5_урок___Программирование_на_python._Задачи_на_динамическое_программирование..pdf

264 kB

7 часть/6 _Конспект__6_урок___Машинное_обучение_еще_раз_повторяем_что_может_встретиться_на_собеседовании.pdf

228 kB

7 часть/6 Interview_6.ipynb

41 kB

7 часть/6 Notion.docx

12 kB

7 часть/6 Practice_5.ipynb

67 kB

7 часть/6 test.csv

1.5 MB

7 часть/6 train.csv

4.1 MB

7 часть/6 Задания.docx

18 kB

1 Часть/1 Модуль/1 Организация курса.docx

16 kB

7 часть/7 Notion.docx

12 kB

7 часть/7 Задания.docx

17 kB

7 часть/7. Собеседования по теории вероятностей и статистике.mkv

80 MB

7 часть/7_Конспект__7_урок___Собеседования_по_теории_вероятностей_и_статистике.pdf

225 kB

7 часть/8 M5_Л8.pdf

13 MB

7 часть/8 Notion.docx

12 kB

7 часть/8 Задания.docx

16 kB

7 часть/8. Собеседования по АВ тестированию.mkv

57 MB

7 часть/8_Конспект__8_урок___Собеседования_по_AB_тестированию.pdf

330 kB

7 часть/9 Start ML_подготовка к собеседованию.pdf

6.4 MB

7 часть/9 Гайд для ML.pdf

8.8 MB

7 часть/9 как оформить гитхаб.pdf

3.2 MB

7 часть/9 Трудоустройство- первые шаги.mkv

138 MB

7 часть/Эпилог.docx

170 kB