Karpov.Courses - Machine Learning для начинающих. Инженер машинного обучения (2023)
Torrent Information
DetailsGlobal Parameters
Identification Hash
4AA28D86109639DA55F2CB5CC527403DCB2DFCC9
Community Trust & Feedback
Files (932)
1 Часть
122 files • 4.12 GB
1 Модуль
5 files • 202 MB
1 Организация курса.docx
1 Часть/1 Модуль/1 Организация курса.docx
2 Среда и инструменты.docx
1 Часть/1 Модуль/2 Среда и инструменты.docx
3 Типы заданий.docx
1 Часть/1 Модуль/3 Типы заданий.docx
4 Вводный вебинар.mp4
1 Часть/1 Модуль/4 Вводный вебинар.mp4
5 Как подключиться к Slack через VPN.docx
1 Часть/1 Модуль/5 Как подключиться к Slack через VPN.docx
2 Модуль
113 files • 3.92 GB
0.1 Python в машинном обучении.mkv
1 Часть/2 Модуль/0.1 Python в машинном обучении.mkv
0.2 Пример- Python для анализа изображений.mkv
1 Часть/2 Модуль/0.2 Пример- Python для анализа изображений.mkv
1 Lesson.ipynb
1 Часть/2 Модуль/1 Lesson.ipynb
1 Задания.docx
1 Часть/2 Модуль/1 Задания.docx
1.1 Переменные.mkv
1 Часть/2 Модуль/1.1 Переменные.mkv
1.2 Типы данных_2.mkv
1 Часть/2 Модуль/1.2 Типы данных_2.mkv
1.3 Циклы.mkv
1 Часть/2 Модуль/1.3 Циклы.mkv
1.3 Циклы_2.mkv
1 Часть/2 Модуль/1.3 Циклы_2.mkv
1.4 Условный оператор If_2.mkv
1 Часть/2 Модуль/1.4 Условный оператор If_2.mkv
1_урок__Основы_программирования_Python.pdf
1 Часть/2 Модуль/1_урок__Основы_программирования_Python.pdf
2 Lesson.ipynb
1 Часть/2 Модуль/2 Lesson.ipynb
2 Задания.docx
1 Часть/2 Модуль/2 Задания.docx
2.1 Функции в python.mkv
1 Часть/2 Модуль/2.1 Функции в python.mkv
2.2 Аргументы функции_2.mkv
1 Часть/2 Модуль/2.2 Аргументы функции_2.mkv
2.3 Call stack и ошибки в python_2.mkv
1 Часть/2 Модуль/2.3 Call stack и ошибки в python_2.mkv
2.4 Ссылочная модель данных.mkv
1 Часть/2 Модуль/2.4 Ссылочная модель данных.mkv
2.5 Модель памяти в python.mkv
1 Часть/2 Модуль/2.5 Модель памяти в python.mkv
2.6 Изменяемые и неизменяемые типы данных.mkv
1 Часть/2 Модуль/2.6 Изменяемые и неизменяемые типы данных.mkv
2.7 Срезы. Продвинутая работа со строкам.mkv
1 Часть/2 Модуль/2.7 Срезы. Продвинутая работа со строкам.mkv
2_урок__Функции._Ссылочная_модель_данных._Погружение_в_типы._Изменяемые_типы._Срезы._работа_со_строками.pdf
1 Часть/2 Модуль/2_урок__Функции._Ссылочная_модель_данных._Погружение_в_типы._Изменяемые_типы._Срезы._работа_со_строками.pdf
3 Lesson.ipynb
1 Часть/2 Модуль/3 Lesson.ipynb
3 Задания.docx
1 Часть/2 Модуль/3 Задания.docx
3.0 Интро.mkv
1 Часть/2 Модуль/3.0 Интро.mkv
3.1 Библиотеки.mkv
1 Часть/2 Модуль/3.1 Библиотеки.mkv
3.2 Windows 10 Установка Anaconda.mkv
1 Часть/2 Модуль/3.2 Windows 10 Установка Anaconda.mkv
3.3 Linux Установка Anaconda.mkv
1 Часть/2 Модуль/3.3 Linux Установка Anaconda.mkv
3.4 MacOS Установка Anaconda.mkv
1 Часть/2 Модуль/3.4 MacOS Установка Anaconda.mkv
3.5 Установка сторонних пакетов_2.mkv
1 Часть/2 Модуль/3.5 Установка сторонних пакетов_2.mkv
3.6 Виртуальное окружение_2.mkv
1 Часть/2 Модуль/3.6 Виртуальное окружение_2.mkv
3.7 Итоги.mkv
1 Часть/2 Модуль/3.7 Итоги.mkv
3_урок__Внешние_модули._Экосистема_PyPi._установка_пакетов_в_виртуальные_окружения.pdf
1 Часть/2 Модуль/3_урок__Внешние_модули._Экосистема_PyPi._установка_пакетов_в_виртуальные_окружения.pdf
4 Lesson.ipynb
1 Часть/2 Модуль/4 Lesson.ipynb
4 Задания.docx
1 Часть/2 Модуль/4 Задания.docx
4. _Обзор numpy, pandas, Jupyter. Основы jupyter_.pdf
1 Часть/2 Модуль/4. _Обзор numpy, pandas, Jupyter. Основы jupyter_.pdf
4.1 Введение.mkv
1 Часть/2 Модуль/4.1 Введение.mkv
4.2 Знакомство с Jupyter. Ячейки.mkv
1 Часть/2 Модуль/4.2 Знакомство с Jupyter. Ячейки.mkv
4.3 Знакомство с Jupyter. Горячие клавиши.mkv
1 Часть/2 Модуль/4.3 Знакомство с Jupyter. Горячие клавиши.mkv
4.4 Знакомство с Jupyter. Магические команды.mkv
1 Часть/2 Модуль/4.4 Знакомство с Jupyter. Магические команды.mkv
4.5 Знакомство с Jupyter. Kernel.mkv
1 Часть/2 Модуль/4.5 Знакомство с Jupyter. Kernel.mkv
4.6 Numpy.mkv
1 Часть/2 Модуль/4.6 Numpy.mkv
4.7 Pandas.mkv
1 Часть/2 Модуль/4.7 Pandas.mkv
4.8 Matplotlib.mkv
1 Часть/2 Модуль/4.8 Matplotlib.mkv
4.9 Заключение.mkv
1 Часть/2 Модуль/4.9 Заключение.mkv
5 Lesson.ipynb
1 Часть/2 Модуль/5 Lesson.ipynb
5 train.csv
1 Часть/2 Модуль/5 train.csv
5 Задания.docx
1 Часть/2 Модуль/5 Задания.docx
5 Минипроект.docx
1 Часть/2 Модуль/5 Минипроект.docx
5. _pandas_.pdf
1 Часть/2 Модуль/5. _pandas_.pdf
5.1 Чтение файлов и обзор данных.mkv
1 Часть/2 Модуль/5.1 Чтение файлов и обзор данных.mkv
5.2 Фильтрация данных, логические операторы.mkv
1 Часть/2 Модуль/5.2 Фильтрация данных, логические операторы.mkv
5.3 Функции фильтры.mkv
1 Часть/2 Модуль/5.3 Функции фильтры.mkv
5.4 Series и Index.mkv
1 Часть/2 Модуль/5.4 Series и Index.mkv
5.5 Группировка данных.mkv
1 Часть/2 Модуль/5.5 Группировка данных.mkv
5.6 Работа с датами и временем.mkv
1 Часть/2 Модуль/5.6 Работа с датами и временем.mkv
5.7 Визуализация.mkv
1 Часть/2 Модуль/5.7 Визуализация.mkv
5.8 Сохранение данных.mkv
1 Часть/2 Модуль/5.8 Сохранение данных.mkv
6 Lesson.ipynb
1 Часть/2 Модуль/6 Lesson.ipynb
6 Задания.docx
1 Часть/2 Модуль/6 Задания.docx
6.1 Базы данных и СУБД.mkv
1 Часть/2 Модуль/6.1 Базы данных и СУБД.mkv
6.2 Основные SQL запросы Получение, аггрегация и сортировка данных.mkv
1 Часть/2 Модуль/6.2 Основные SQL запросы Получение, аггрегация и сортировка данных.mkv
6.3 Объединение таблиц JOIN_2.mkv
1 Часть/2 Модуль/6.3 Объединение таблиц JOIN_2.mkv
6.4 SQL в Python_2.mkv
1 Часть/2 Модуль/6.4 SQL в Python_2.mkv
6__Базы_данных_в_Python_основы.pdf
1 Часть/2 Модуль/6__Базы_данных_в_Python_основы.pdf
6_Redash.pdf
1 Часть/2 Модуль/6_Redash.pdf
7 Lesson.ipynb
1 Часть/2 Модуль/7 Lesson.ipynb
7 Задания.docx
1 Часть/2 Модуль/7 Задания.docx
7.1 Классы, объекты и методы_2.mkv
1 Часть/2 Модуль/7.1 Классы, объекты и методы_2.mkv
7.2 Принципы ООП Часть 1.mkv
1 Часть/2 Модуль/7.2 Принципы ООП Часть 1.mkv
7.3 Принципы ООП. Часть 2.mkv
1 Часть/2 Модуль/7.3 Принципы ООП. Часть 2.mkv
7_урок__Классы_и_ООП.pdf
1 Часть/2 Модуль/7_урок__Классы_и_ООП.pdf
8 Lesson.ipynb
1 Часть/2 Модуль/8 Lesson.ipynb
8 Задания.docx
1 Часть/2 Модуль/8 Задания.docx
8.1 Введение в git_2.mkv
1 Часть/2 Модуль/8.1 Введение в git_2.mkv
8.2 Ветки и теги_2.mkv
1 Часть/2 Модуль/8.2 Ветки и теги_2.mkv
8.3 Возможности git diff Ветвление. Использование тэгов.mkv
1 Часть/2 Модуль/8.3 Возможности git diff Ветвление. Использование тэгов.mkv
8.4 Слияние веток.mkv
1 Часть/2 Модуль/8.4 Слияние веток.mkv
8.5 Конфликт слияния веток.mkv
1 Часть/2 Модуль/8.5 Конфликт слияния веток.mkv
8.6 Стратегии ветвления при разработке. Работа с удаленными провайдерами.mkv
1 Часть/2 Модуль/8.6 Стратегии ветвления при разработке. Работа с удаленными провайдерами.mkv
8.7 Взаимоотношение между remotes. Загрузка репозитория на удаленный сервер.mkv
1 Часть/2 Модуль/8.7 Взаимоотношение между remotes. Загрузка репозитория на удаленный сервер.mkv
8_урок__Версионирование_кода_и_git.pdf
1 Часть/2 Модуль/8_урок__Версионирование_кода_и_git.pdf
9 Lesson.ipynb
1 Часть/2 Модуль/9 Lesson.ipynb
9 Задания.docx
1 Часть/2 Модуль/9 Задания.docx
9.1 Запрос на сервер.mkv
1 Часть/2 Модуль/9.1 Запрос на сервер.mkv
9.2 Ответ сервера API.mkv
1 Часть/2 Модуль/9.2 Ответ сервера API.mkv
9.3 Практика написания запросов. Метод get.mkv
1 Часть/2 Модуль/9.3 Практика написания запросов. Метод get.mkv
9.4 Практика написания запросов. Метод post. Подключение к базе данных. Валидация.mkv
1 Часть/2 Модуль/9.4 Практика написания запросов. Метод post. Подключение к базе данных. Валидация.mkv
9.5 Подводные камни валидации. Валидация в FastAPI.mkv
1 Часть/2 Модуль/9.5 Подводные камни валидации. Валидация в FastAPI.mkv
9.6 Статус коды.mkv
1 Часть/2 Модуль/9.6 Статус коды.mkv
9_урок__Backend-разработка_что_это_такое._фреймворк_fastapi_для_прототипирования_backend-сервера.pdf
1 Часть/2 Модуль/9_урок__Backend-разработка_что_это_такое._фреймворк_fastapi_для_прототипирования_backend-сервера.pdf
10 Задания.docx
1 Часть/2 Модуль/10 Задания.docx
10 лекция скрипты.zip
1 Часть/2 Модуль/10 лекция скрипты.zip
10 Лекция.pdf
1 Часть/2 Модуль/10 Лекция.pdf
10.1. FastAPI и SQLAlchemy.mkv
1 Часть/2 Модуль/10.1. FastAPI и SQLAlchemy.mkv
10.2 ORM, SQLAlchemy_2.mkv
1 Часть/2 Модуль/10.2 ORM, SQLAlchemy_2.mkv
10_урок__Базы_данных_в_Python_ORM.pdf
1 Часть/2 Модуль/10_урок__Базы_данных_в_Python_ORM.pdf
11 Lecture.ipynb
1 Часть/2 Модуль/11 Lecture.ipynb
11 Задания.docx
1 Часть/2 Модуль/11 Задания.docx
11.1 Введение_2.mkv
1 Часть/2 Модуль/11.1 Введение_2.mkv
11.2 Устройство Аirflow.mkv
1 Часть/2 Модуль/11.2 Устройство Аirflow.mkv
11.3 Запуск и веб интерфейс.mkv
1 Часть/2 Модуль/11.3 Запуск и веб интерфейс.mkv
11.4 Python operator.mkv
1 Часть/2 Модуль/11.4 Python operator.mkv
11.5 Передача информации.mkv
1 Часть/2 Модуль/11.5 Передача информации.mkv
11.6 Connections.mkv
1 Часть/2 Модуль/11.6 Connections.mkv
11.7 Лучшие практики.mkv
1 Часть/2 Модуль/11.7 Лучшие практики.mkv
11_урок__Airflow_Обзор_платформы.pdf
1 Часть/2 Модуль/11_урок__Airflow_Обзор_платформы.pdf
12 demo-best-practices-solutions.zip
1 Часть/2 Модуль/12 demo-best-practices-solutions.zip
12.1 Шаблон приложения.mkv
1 Часть/2 Модуль/12.1 Шаблон приложения.mkv
12.2 Переменные окружения.mkv
1 Часть/2 Модуль/12.2 Переменные окружения.mkv
12.3 Проблема SQL инъекций.mkv
1 Часть/2 Модуль/12.3 Проблема SQL инъекций.mkv
12.4 Вынесение настроек в конфиг.mkv
1 Часть/2 Модуль/12.4 Вынесение настроек в конфиг.mkv
12.5 Разделение кода на модули.mkv
1 Часть/2 Модуль/12.5 Разделение кода на модули.mkv
12.6 Идемпотентность.mkv
1 Часть/2 Модуль/12.6 Идемпотентность.mkv
12_урок__Полезные_вещи_в_разработке.pdf
1 Часть/2 Модуль/12_урок__Полезные_вещи_в_разработке.pdf
GITLAB
4 files • 1.04 MB
airflow-master.zip
1 Часть/GITLAB/airflow-master.zip
demo-best-practices-master.zip
1 Часть/GITLAB/demo-best-practices-master.zip
final_project-master.zip
1 Часть/GITLAB/final_project-master.zip
git-master.zip
1 Часть/GITLAB/git-master.zip
2 Часть
65 files • 2.66 GB
1
5 files • 46.17 MB
ks.csv
2 Часть/1/ks.csv
Lecture_1_Object_Target.pdf
2 Часть/1/Lecture_1_Object_Target.pdf
macrofeatures.xlsx
2 Часть/1/macrofeatures.xlsx
Practice_1.ipynb
2 Часть/1/Practice_1.ipynb
Конспект__1_урок__Введение_в_МО_каким_оно_бывает_и_каковы_основные_компоненты.pdf
2 Часть/1/Конспект__1_урок__Введение_в_МО_каким_оно_бывает_и_каковы_основные_компоненты.pdf
1 HW_1_Разбор.ipynb
2 Часть/1 HW_1_Разбор.ipynb
1 дз HW1new.ipynb
2 Часть/1 дз HW1new.ipynb
1 дз taxi_dataset.csv
2 Часть/1 дз taxi_dataset.csv
1.1 Задачи машинного обучения.mkv
2 Часть/1.1 Задачи машинного обучения.mkv
1.2 Основные виды машинного обучения.mkv
2 Часть/1.2 Основные виды машинного обучения.mkv
1.3 Компоненты классической ML-задачи.mkv
2 Часть/1.3 Компоненты классической ML-задачи.mkv
1.4 Практика.mkv
2 Часть/1.4 Практика.mkv
1.docx
2 Часть/1.docx
2 HW2_Разбор.ipynb
2 Часть/2 HW2_Разбор.ipynb
2 Lecture_2_Metrics (2).pdf
2 Часть/2 Lecture_2_Metrics (2).pdf
2 Practice_2.ipynb
2 Часть/2 Practice_2.ipynb
2 ДЗ HW_2.ipynb
2 Часть/2 ДЗ HW_2.ipynb
2 ДЗ taxi_dataset_with_predictions.csv
2 Часть/2 ДЗ taxi_dataset_with_predictions.csv
2 Конспект__2_урок__Оценка_качества_работы_моделей.pdf
2 Часть/2 Конспект__2_урок__Оценка_качества_работы_моделей.pdf
2.1 Оценка качества модели.mkv
2 Часть/2.1 Оценка качества модели.mkv
2.2 Понятие функции и функциональной зависимости.mkv
2 Часть/2.2 Понятие функции и функциональной зависимости.mkv
2.3 Функция потерь Loss function.mkv
2 Часть/2.3 Функция потерь Loss function.mkv
2.4 Функционал качества и метрика.mkv
2 Часть/2.4 Функционал качества и метрика.mkv
2.5 Король и королева регрессии MSE и MAE.mkv
2 Часть/2.5 Король и королева регрессии MSE и MAE.mkv
2.6 Практика.mkv
2 Часть/2.6 Практика.mkv
2.docx
2 Часть/2.docx
3 HW_3.ipynb
2 Часть/3 HW_3.ipynb
3 HW3_разбор.ipynb
2 Часть/3 HW3_разбор.ipynb
3 Lecture_3_LR .pdf
2 Часть/3 Lecture_3_LR .pdf
3 Practice_3.ipynb
2 Часть/3 Practice_3.ipynb
3 Конспект__3_урок__Линейная_регрессия.pdf
2 Часть/3 Конспект__3_урок__Линейная_регрессия.pdf
3.1 Линейные модели в МО.mkv
2 Часть/3.1 Линейные модели в МО.mkv
3.2 Экстремумы и производная функции.mkv
2 Часть/3.2 Экстремумы и производная функции.mkv
3.3 Линейная регрессия OLS.mkv
2 Часть/3.3 Линейная регрессия OLS.mkv
3.4 Ликбез №3 Матрицы.mkv
2 Часть/3.4 Ликбез №3 Матрицы.mkv
3.5 Работа с массивами в Numpy.mkv
2 Часть/3.5 Работа с массивами в Numpy.mkv
3.6 Линейная регрессия OLS Матричная форма.mkv
2 Часть/3.6 Линейная регрессия OLS Матричная форма.mkv
3.7 Линейная регрессия в Python. Практика.mkv
2 Часть/3.7 Линейная регрессия в Python. Практика.mkv
3.docx
2 Часть/3.docx
4 data.csv
2 Часть/4 data.csv
4 HW_4.ipynb
2 Часть/4 HW_4.ipynb
4 Lecture_4_Gradient_Descent.pptx
2 Часть/4 Lecture_4_Gradient_Descent.pptx
4 Practice_4.ipynb
2 Часть/4 Practice_4.ipynb
4 Конспект__4_урок__Градиентный_спуск.pdf
2 Часть/4 Конспект__4_урок__Градиентный_спуск.pdf
4 Разбор ДЗ 4 урока.mp4
2 Часть/4 Разбор ДЗ 4 урока.mp4
4 Разбор_4.ipynb
2 Часть/4 Разбор_4.ipynb
4.1 Введение в градиентный спуск Минимизация функции с одной переменной.mkv
2 Часть/4.1 Введение в градиентный спуск Минимизация функции с одной переменной.mkv
4.2 Минимизация функции с несколькими переменными.mkv
2 Часть/4.2 Минимизация функции с несколькими переменными.mkv
4.3 Линейная регрессия Подбор параметров η и ξ.mkv
2 Часть/4.3 Линейная регрессия Подбор параметров η и ξ.mkv
4.4 Настройка параметров графика в matplotlib.mkv
2 Часть/4.4 Настройка параметров графика в matplotlib.mkv
4.5 Изображение градиентного спуска в matplotlib.mkv
2 Часть/4.5 Изображение градиентного спуска в matplotlib.mkv
4.docx
2 Часть/4.docx
5 HW5_NEW.ipynb
2 Часть/5 HW5_NEW.ipynb
5 initial_data.csv
2 Часть/5 initial_data.csv
5 ks.csv
2 Часть/5 ks.csv
5 Practice_5.ipynb
2 Часть/5 Practice_5.ipynb
5 processed_data.csv
2 Часть/5 processed_data.csv
5 x.csv
2 Часть/5 x.csv
5 y.csv
2 Часть/5 y.csv
5 Конспект__5_урок__Обобщающая_способность_модели._Метод_отложенной_выборки._Кросс-Валидация..pdf
2 Часть/5 Конспект__5_урок__Обобщающая_способность_модели._Метод_отложенной_выборки._Кросс-Валидация..pdf
5 Разбор_5.ipynb
2 Часть/5 Разбор_5.ipynb
5.1 Обобщающая способность, метод отложенной выборки и кросс валидация.mkv
2 Часть/5.1 Обобщающая способность, метод отложенной выборки и кросс валидация.mkv
5.2 Практика Переобучение и недообучение.mkv
2 Часть/5.2 Практика Переобучение и недообучение.mkv
5.3 Кросс валидация, реальный практический пример.mkv
2 Часть/5.3 Кросс валидация, реальный практический пример.mkv
5.docx
2 Часть/5.docx
3 Часть
189 files • 6.2 GB
6 Lecture_6_Regularization.pdf
3 Часть/6 Lecture_6_Regularization.pdf
6 Practice_6.ipynb
3 Часть/6 Practice_6.ipynb
6 Конспект__6_урок__Мультиколлинеарность_регуляризация_и_масштабирование_признаков.pdf
3 Часть/6 Конспект__6_урок__Мультиколлинеарность_регуляризация_и_масштабирование_признаков.pdf
6 Разбор_6.ipynb
3 Часть/6 Разбор_6.ipynb
6.1 Проблема переобучения в МО.mkv
3 Часть/6.1 Проблема переобучения в МО.mkv
6.2 Регуляризация и масштабирование признаков.mkv
3 Часть/6.2 Регуляризация и масштабирование признаков.mkv
6.3 Ликбез №1 Условный экстремум и регуляризация.mkv
3 Часть/6.3 Ликбез №1 Условный экстремум и регуляризация.mkv
6.4 Практика №1. Регуляризация.mkv
3 Часть/6.4 Практика №1. Регуляризация.mkv
6.5 Мультиколлинеарность.mkv
3 Часть/6.5 Мультиколлинеарность.mkv
6.6 Практика №2. Мультиколлинеарность.mkv
3 Часть/6.6 Практика №2. Мультиколлинеарность.mkv
6.docx
3 Часть/6.docx
7 Practice_7.ipynb
3 Часть/7 Practice_7.ipynb
7 Конспект__7_урок__Методы_отбора_признаков.pdf
3 Часть/7 Конспект__7_урок__Методы_отбора_признаков.pdf
7 Разбор_7.ipynb
3 Часть/7 Разбор_7.ipynb
7.1 EDA.mkv
3 Часть/7.1 EDA.mkv
7.2 Встроенные методы.mp4
3 Часть/7.2 Встроенные методы.mp4
7.3 Метод обёртки.mkv
3 Часть/7.3 Метод обёртки.mkv
7.4 Метод фильтрации.mkv
3 Часть/7.4 Метод фильтрации.mkv
7.docx
3 Часть/7.docx
8 ks_crashed.csv
3 Часть/8 ks_crashed.csv
8 Lecture_8_Additional_Info.pptx
3 Часть/8 Lecture_8_Additional_Info.pptx
8 Practice_8.ipynb
3 Часть/8 Practice_8.ipynb
8 Конспект__8_урок__Полезные_приемы_при_работе_с_данными.pdf
3 Часть/8 Конспект__8_урок__Полезные_приемы_при_работе_с_данными.pdf
8 Разбор_8.ipynb
3 Часть/8 Разбор_8.ipynb
8.1 Работа с пропущенными значениями.mkv
3 Часть/8.1 Работа с пропущенными значениями.mkv
8.2 Работа с выбросами Advanced счетчики.mkv
3 Часть/8.2 Работа с выбросами Advanced счетчики.mkv
8.3 Выделение признаков из текста. Подход TF IDF.mkv
3 Часть/8.3 Выделение признаков из текста. Подход TF IDF.mkv
8.4 Лемматизация и стемминг.mkv
3 Часть/8.4 Лемматизация и стемминг.mkv
8.docx
3 Часть/8.docx
09 Разбор_10.ipynb
3 Часть/09 Разбор_10.ipynb
9 Practice_9_new.ipynb
3 Часть/9 Practice_9_new.ipynb
9 Конспект__9_урок__Housing_market_практика.pdf
3 Часть/9 Конспект__9_урок__Housing_market_практика.pdf
9.1 Обработка вещественных признаков.mp4
3 Часть/9.1 Обработка вещественных признаков.mp4
9.2 Обработка категориальных признаков.mp4
3 Часть/9.2 Обработка категориальных признаков.mp4
9.3 Построение модели.mp4
3 Часть/9.3 Построение модели.mp4
9.4 Анализ выбросов.mp4
3 Часть/9.4 Анализ выбросов.mp4
9.5 Сегментация данных.mp4
3 Часть/9.5 Сегментация данных.mp4
9.docx
3 Часть/9.docx
10 banking.csv
3 Часть/10 banking.csv
10 Practice_10.ipynb
3 Часть/10 Practice_10.ipynb
10 Конспект__10_урок__Линейная_классификация_оценка_вероятности.pdf
3 Часть/10 Конспект__10_урок__Линейная_классификация_оценка_вероятности.pdf
10 Разбор_10.ipynb
3 Часть/10 Разбор_10.ipynb
10 Разбор_11.ipynb
3 Часть/10 Разбор_11.ipynb
10.1 Бинарная классификация, разделяющая гиперплоскость.mkv
3 Часть/10.1 Бинарная классификация, разделяющая гиперплоскость.mkv
10.2 Как строить разделяющую гиперплоскость.mkv
3 Часть/10.2 Как строить разделяющую гиперплоскость.mkv
10.3 Ликбез 1. Метод верхней оценки.mkv
3 Часть/10.3 Ликбез 1. Метод верхней оценки.mkv
10.4 Практика. Линейная бинарная классификация в python.mkv
3 Часть/10.4 Практика. Линейная бинарная классификация в python.mkv
10.docx
3 Часть/10.docx
11 Lecture_11_Errors_Matrix.pptx
3 Часть/11 Lecture_11_Errors_Matrix.pptx
11 Practice_11.ipynb
3 Часть/11 Practice_11.ipynb
11 Конспект_11_урок_Матрица_ошибок_и_основные_метрики_классификации.pdf
3 Часть/11 Конспект_11_урок_Матрица_ошибок_и_основные_метрики_классификации.pdf
11 Разбор_12.ipynb
3 Часть/11 Разбор_12.ipynb
11.1 Метрики бинарной классификации. Теория.mkv
3 Часть/11.1 Метрики бинарной классификации. Теория.mkv
11.2 Метрики бинарной классификации. Практика.mkv
3 Часть/11.2 Метрики бинарной классификации. Практика.mkv
11.docx
3 Часть/11.docx
12 Lecture_12_ROC_PR_AUCS.pptx
3 Часть/12 Lecture_12_ROC_PR_AUCS.pptx
12 Practice_12.ipynb
3 Часть/12 Practice_12.ipynb
12 Конспект__12_урок__ROC_PR-кривые._AUC-ROC_AUC-PR._калибровка.pdf
3 Часть/12 Конспект__12_урок__ROC_PR-кривые._AUC-ROC_AUC-PR._калибровка.pdf
12 Разбор_13.ipynb
3 Часть/12 Разбор_13.ipynb
12.1 ROC кривая AUC ROC.mkv
3 Часть/12.1 ROC кривая AUC ROC.mkv
12.2 PR кривая AUC PR. Практика построения ROC кривых и PR кривых.mkv
3 Часть/12.2 PR кривая AUC PR. Практика построения ROC кривых и PR кривых.mkv
12.3 Калибровочная кривая модели.mkv
3 Часть/12.3 Калибровочная кривая модели.mkv
12.docx
3 Часть/12.docx
13 Lecture_13_SVM.pdf
3 Часть/13 Lecture_13_SVM.pdf
13 Practice_13.ipynb
3 Часть/13 Practice_13.ipynb
13 Конспект__13_урок__Метод_опорных_векторов.pdf
3 Часть/13 Конспект__13_урок__Метод_опорных_векторов.pdf
13 Разбор_14.ipynb
3 Часть/13 Разбор_14.ipynb
13.1 Метод опорных векторов SVM_2.mkv
3 Часть/13.1 Метод опорных векторов SVM_2.mkv
13.2 Линейная неразделимость - регуляризация в бинарной классификации.mkv
3 Часть/13.2 Линейная неразделимость - регуляризация в бинарной классификации.mkv
13.3 Практика.mkv
3 Часть/13.3 Практика.mkv
13.docx
3 Часть/13.docx
14 Practice_14.ipynb
3 Часть/14 Practice_14.ipynb
14 segmentation_data.csv
3 Часть/14 segmentation_data.csv
14 Конспект__14_урок_Многоклассовая_классификация_one_vs_rest_one_vs_one.pdf
3 Часть/14 Конспект__14_урок_Многоклассовая_классификация_one_vs_rest_one_vs_one.pdf
14 Разбор_15.ipynb
3 Часть/14 Разбор_15.ipynb
14.1 Методы one vs all и one vs one.mkv
3 Часть/14.1 Методы one vs all и one vs one.mkv
14.2 Метрики качества.mkv
3 Часть/14.2 Метрики качества.mkv
14.2 Метрики качества.mp4
3 Часть/14.2 Метрики качества.mp4
14.3 Практика. Задача сегментации клиентов.mkv
3 Часть/14.3 Практика. Задача сегментации клиентов.mkv
14.docx
3 Часть/14.docx
15 Lecture_15_Space_Dimension_Reduction.pptx
3 Часть/15 Lecture_15_Space_Dimension_Reduction.pptx
15 Practice_15_.ipynb
3 Часть/15 Practice_15_.ipynb
15 processed_segmentation.xlsx
3 Часть/15 processed_segmentation.xlsx
15 Конспект__15_урок__Понижение_размерности_признакового_пространства.pdf
3 Часть/15 Конспект__15_урок__Понижение_размерности_признакового_пространства.pdf
15 Разбор_16.ipynb
3 Часть/15 Разбор_16.ipynb
15.1 Понижение размерности. Постановка задачи.mkv
3 Часть/15.1 Понижение размерности. Постановка задачи.mkv
15.2 Метод главных компонент.mkv
3 Часть/15.2 Метод главных компонент.mkv
15.3 T-SNE.mkv
3 Часть/15.3 T-SNE.mkv
15.4 Практика.mkv
3 Часть/15.4 Практика.mkv
15.docx
3 Часть/15.docx
16 Lecture_16_KNN.pptx
3 Часть/16 Lecture_16_KNN.pptx
16 onevsrest.PNG
3 Часть/16 onevsrest.PNG
16 Practice_16.ipynb
3 Часть/16 Practice_16.ipynb
16 Конспект__16_урок__Метод_K_ближайших_соседей_обоснование_нелинейности_гиперпараметры_и_подбор_метрики_близости_объектов.pdf
3 Часть/16 Конспект__16_урок__Метод_K_ближайших_соседей_обоснование_нелинейности_гиперпараметры_и_подбор_метрики_близости_объектов.pdf
16 Разбор_17.ipynb
3 Часть/16 Разбор_17.ipynb
16.1 Метод K ближайших соседей.mkv
3 Часть/16.1 Метод K ближайших соседей.mkv
16.2 Практика. Сравнение линейной регрессии и метода KNN.mkv
3 Часть/16.2 Практика. Сравнение линейной регрессии и метода KNN.mkv
16.3 Гиперпараметры p и h. Перевзвешивание соседей.mkv
3 Часть/16.3 Гиперпараметры p и h. Перевзвешивание соседей.mkv
16.4 Практика. Гауссовское ядро.mkv
3 Часть/16.4 Практика. Гауссовское ядро.mkv
16.docx
3 Часть/16.docx
17 Lecture_17_Decision_Trees.pptx
3 Часть/17 Lecture_17_Decision_Trees.pptx
17 Practice_17.ipynb
3 Часть/17 Practice_17.ipynb
17 Конспект__17_урок__Решающее_дерево_постановка_задачи_регрессииклассификации_и_гиперпараметры_модели.pdf
3 Часть/17 Конспект__17_урок__Решающее_дерево_постановка_задачи_регрессииклассификации_и_гиперпараметры_модели.pdf
17 Разбор_18.ipynb
3 Часть/17 Разбор_18.ipynb
17.1 Введение в решающие деревья.mkv
3 Часть/17.1 Введение в решающие деревья.mkv
17.2 Критерии качества и информативности.mkv
3 Часть/17.2 Критерии качества и информативности.mkv
17.3 Критерии останова и жадный алгоритм.mkv
3 Часть/17.3 Критерии останова и жадный алгоритм.mkv
17.4 Практика.mkv
3 Часть/17.4 Практика.mkv
17.docx
3 Часть/17.docx
18 holidays_events.csv
3 Часть/18 holidays_events.csv
18 items.csv
3 Часть/18 items.csv
18 Lecture_18_DT_Overfit.pdf
3 Часть/18 Lecture_18_DT_Overfit.pdf
18 oil.csv
3 Часть/18 oil.csv
18 Practice_18.ipynb
3 Часть/18 Practice_18.ipynb
18 stores.csv
3 Часть/18 stores.csv
18 Конспект__18_урок__Решающее_дерево_проблемы_с_обобщающей_способностью_и_подбор_гиперпараметров.pdf
3 Часть/18 Конспект__18_урок__Решающее_дерево_проблемы_с_обобщающей_способностью_и_подбор_гиперпараметров.pdf
18 Разбор_19.ipynb
3 Часть/18 Разбор_19.ipynb
18.1 Решающие деревья и проблема переобучения.mkv
3 Часть/18.1 Решающие деревья и проблема переобучения.mkv
18.2 Практика. Предобработка и трансформация данных.mkv
3 Часть/18.2 Практика. Предобработка и трансформация данных.mkv
18.3 Практика. Обучение модели Decision tree.mkv
3 Часть/18.3 Практика. Обучение модели Decision tree.mkv
18.docx
3 Часть/18.docx
19 Lecture_19_Bagging_And_Stacking — копия.pptx
3 Часть/19 Lecture_19_Bagging_And_Stacking — копия.pptx
19 Practice_19.ipynb
3 Часть/19 Practice_19.ipynb
19 Конспект__19_урок_Композиции_алгоритмов._случайный_лес.pdf
3 Часть/19 Конспект__19_урок_Композиции_алгоритмов._случайный_лес.pdf
19 Разбор_20.ipynb
3 Часть/19 Разбор_20.ipynb
19.1 Композиции алгоритмов, бэггинг.mkv
3 Часть/19.1 Композиции алгоритмов, бэггинг.mkv
19.2 Random forest.mkv
3 Часть/19.2 Random forest.mkv
19.3 Стекинг.mkv
3 Часть/19.3 Стекинг.mkv
19.4 Практика.mkv
3 Часть/19.4 Практика.mkv
19.docx
3 Часть/19.docx
20 Lecture_20_Boosting_And_BVT.pptx
3 Часть/20 Lecture_20_Boosting_And_BVT.pptx
20 Practice_20.ipynb
3 Часть/20 Practice_20.ipynb
20 Конспект__20_урок__Градиентный_бустинг._biase-variance_tradeoff.pdf
3 Часть/20 Конспект__20_урок__Градиентный_бустинг._biase-variance_tradeoff.pdf
20 Разбор_21.ipynb
3 Часть/20 Разбор_21.ipynb
20.1 Бустинг.mkv
3 Часть/20.1 Бустинг.mkv
20.2 Градиентный бустинг.mkv
3 Часть/20.2 Градиентный бустинг.mkv
20.3 Bias-variance tradeoff.mkv
3 Часть/20.3 Bias-variance tradeoff.mkv
20.4 Практика.mkv
3 Часть/20.4 Практика.mkv
20.docx
3 Часть/20.docx
21 Lecture_21_Clustering.pptx
3 Часть/21 Lecture_21_Clustering.pptx
21 Practice_21.ipynb
3 Часть/21 Practice_21.ipynb
21 Конспект__21_урок__Кластеризация.pdf
3 Часть/21 Конспект__21_урок__Кластеризация.pdf
21.1 Введение.mkv
3 Часть/21.1 Введение.mkv
21.2 K-means.mkv
3 Часть/21.2 K-means.mkv
21.3 DBSCAN.mkv
3 Часть/21.3 DBSCAN.mkv
21.4 Практика.mkv
3 Часть/21.4 Практика.mkv
21.docx
3 Часть/21.docx
22 Lecture_22_RecSys.pptx
3 Часть/22 Lecture_22_RecSys.pptx
22 movies.csv
3 Часть/22 movies.csv
22 Practice_22.ipynb
3 Часть/22 Practice_22.ipynb
22 ratings.csv
3 Часть/22 ratings.csv
22 Конспект__22_урок__Рекомендательные_системы.pdf
3 Часть/22 Конспект__22_урок__Рекомендательные_системы.pdf
22.1 Контентная рекомендация.mkv
3 Часть/22.1 Контентная рекомендация.mkv
22.2 Коллаборативная фильтрация.mkv
3 Часть/22.2 Коллаборативная фильтрация.mkv
22.3 Оценка качества и валидация рекомендательных систем.mkv
3 Часть/22.3 Оценка качества и валидация рекомендательных систем.mkv
22.4 Практика построение модели рекомендательной системы.mkv
3 Часть/22.4 Практика построение модели рекомендательной системы.mkv
22.docx
3 Часть/22.docx
23 Lecture_23.pptx
3 Часть/23 Lecture_23.pptx
23.1 Общие вопросы.mkv
3 Часть/23.1 Общие вопросы.mkv
23.2 Вопросы о линейных моделях.mkv
3 Часть/23.2 Вопросы о линейных моделях.mkv
23.docx
3 Часть/23.docx
23_урок__Машинное_обучение_классические_задачи_и_алгоритмы_I.pdf
3 Часть/23_урок__Машинное_обучение_классические_задачи_и_алгоритмы_I.pdf
24 Lecture_24.pptx
3 Часть/24 Lecture_24.pptx
24 Машинное обучение классические задачи и алгоритмы II.mkv
3 Часть/24 Машинное обучение классические задачи и алгоритмы II.mkv
24.docx
3 Часть/24.docx
24_урок__Машинное_обучение_классические_задачи_и_алгоритмы_II.pdf
3 Часть/24_урок__Машинное_обучение_классические_задачи_и_алгоритмы_II.pdf
25 HW_1_Разбор.ipynb
3 Часть/25 HW_1_Разбор.ipynb
26 HW2_Разбор.ipynb
3 Часть/26 HW2_Разбор.ipynb
27 HW3_разбор.ipynb
3 Часть/27 HW3_разбор.ipynb
28 Разбор ДЗ 4 урока.mkv
3 Часть/28 Разбор ДЗ 4 урока.mkv
28 Разбор_4.ipynb
3 Часть/28 Разбор_4.ipynb
29 Разбор_5.ipynb
3 Часть/29 Разбор_5.ipynb
30 Разбор_6.ipynb
3 Часть/30 Разбор_6.ipynb
31 Разбор_7.ipynb
3 Часть/31 Разбор_7.ipynb
32 Разбор_8.ipynb
3 Часть/32 Разбор_8.ipynb
33 Разбор_10.ipynb
3 Часть/33 Разбор_10.ipynb
34 Разбор_11.ipynb
3 Часть/34 Разбор_11.ipynb
35 Разбор_12.ipynb
3 Часть/35 Разбор_12.ipynb
36 Разбор_13.ipynb
3 Часть/36 Разбор_13.ipynb
37 Разбор_14.ipynb
3 Часть/37 Разбор_14.ipynb
38 Разбор_15.ipynb
3 Часть/38 Разбор_15.ipynb
39 Разбор_16.ipynb
3 Часть/39 Разбор_16.ipynb
40 Разбор_17.ipynb
3 Часть/40 Разбор_17.ipynb
41 Разбор_18.ipynb
3 Часть/41 Разбор_18.ipynb
42 Разбор_19.ipynb
3 Часть/42 Разбор_19.ipynb
43 Разбор_20.ipynb
3 Часть/43 Разбор_20.ipynb
44 Разбор_21.ipynb
3 Часть/44 Разбор_21.ipynb
46 Разбор_23.ipynb
3 Часть/46 Разбор_23.ipynb
47 Разбор_24.ipynb
3 Часть/47 Разбор_24.ipynb
4 Часть
78 files • 3.52 GB
0 input.ipynb
4 Часть/0 input.ipynb
0 Kaggle- инструкция.mkv
4 Часть/0 Kaggle- инструкция.mkv
0.docx
4 Часть/0.docx
1 Lecture 1 Intro to DL.pptx
4 Часть/1 Lecture 1 Intro to DL.pptx
1 Seminar_1_Intro_to_DL.ipynb
4 Часть/1 Seminar_1_Intro_to_DL.ipynb
1. Введение. Полносвязные слои. Функции активации.mkv
4 Часть/1. Введение. Полносвязные слои. Функции активации.mkv
1. Семинар.mkv
4 Часть/1. Семинар.mkv
1.docx
4 Часть/1.docx
1_Конспект__1_урок__Введение._Полносвязные_слои._функции_активации(NEW).pdf
4 Часть/1_Конспект__1_урок__Введение._Полносвязные_слои._функции_активации(NEW).pdf
2 Lecture 2 Intro to DL.pdf
4 Часть/2 Lecture 2 Intro to DL.pdf
2 plot_trajectory.py
4 Часть/2 plot_trajectory.py
2 Seminar_2_Intro_to_DL.ipynb
4 Часть/2 Seminar_2_Intro_to_DL.ipynb
2 Конспект__2_урок_Оптимизация_нейронных_сетей._метод_обратного_распространения_ошибки.pdf
4 Часть/2 Конспект__2_урок_Оптимизация_нейронных_сетей._метод_обратного_распространения_ошибки.pdf
2.1 Градиентный спуск и методы оптимизации. Лекция.mkv
4 Часть/2.1 Градиентный спуск и методы оптимизации. Лекция.mkv
2.2 Обучение нейронных сетей. Лекция.mkv
4 Часть/2.2 Обучение нейронных сетей. Лекция.mkv
2.3 Высокоуровневое API для обучения нейросети. Семинар.mkv
4 Часть/2.3 Высокоуровневое API для обучения нейросети. Семинар.mkv
2.4 Обучение первой нейросети в PyTorch. Семинар.mkv
4 Часть/2.4 Обучение первой нейросети в PyTorch. Семинар.mkv
2.docx
4 Часть/2.docx
3 Lecture 3 Intro to DL.pdf
4 Часть/3 Lecture 3 Intro to DL.pdf
3 Seminar_3_Intro_to_DL.ipynb
4 Часть/3 Seminar_3_Intro_to_DL.ipynb
3 Конспект__3_урок__Сверточные_нейронные_сети.pdf
4 Часть/3 Конспект__3_урок__Сверточные_нейронные_сети.pdf
3.1 Сверточные нейронные сети. Лекция.mkv
4 Часть/3.1 Сверточные нейронные сети. Лекция.mkv
3.2 Сверточные нейронные сети. Семинар.mkv
4 Часть/3.2 Сверточные нейронные сети. Семинар.mkv
3.docx
4 Часть/3.docx
4 DataSphere introduction.ipynb
4 Часть/4 DataSphere introduction.ipynb
4 Seminar_4_Intro_to_DL.ipynb
4 Часть/4 Seminar_4_Intro_to_DL.ipynb
4 Конспект__4_урок__Сверточные_нейронные_сети._часть_ii.pdf
4 Часть/4 Конспект__4_урок__Сверточные_нейронные_сети._часть_ii.pdf
4.1 Регуляризация и нормализация нейронных сетей. Batch нормализация.mkv
4 Часть/4.1 Регуляризация и нормализация нейронных сетей. Batch нормализация.mkv
4.2 Нормализация входных данных. Инициализация параметров. Аугментация данных.mkv
4 Часть/4.2 Нормализация входных данных. Инициализация параметров. Аугментация данных.mkv
4.3 Практика.mkv
4 Часть/4.3 Практика.mkv
4.docx
4 Часть/4.docx
5 Seminar_5_Intro_to_DL.ipynb
4 Часть/5 Seminar_5_Intro_to_DL.ipynb
5 Конспект__5_урок__Популярные_архитектуры_сверточных_нейронных_сетей._перенос_знаний.pdf
4 Часть/5 Конспект__5_урок__Популярные_архитектуры_сверточных_нейронных_сетей._перенос_знаний.pdf
5.1 Популярные архитектуры сверточных нейронных сетей. Перенос знаний.mkv
4 Часть/5.1 Популярные архитектуры сверточных нейронных сетей. Перенос знаний.mkv
5.docx
4 Часть/5.docx
6 Seminar_6_Intro_to_DL.ipynb
4 Часть/6 Seminar_6_Intro_to_DL.ipynb
6 картинки.zip
4 Часть/6 картинки.zip
6 Конспект__6_урок__Детекция_объектов.pdf
4 Часть/6 Конспект__6_урок__Детекция_объектов.pdf
6.1 Сегментация объектов.mkv
4 Часть/6.1 Сегментация объектов.mkv
6.2 Практика по сегментации.mkv
4 Часть/6.2 Практика по сегментации.mkv
6.3 Детекция объектов.mkv
4 Часть/6.3 Детекция объектов.mkv
6.4 Практика по детекции.mkv
4 Часть/6.4 Практика по детекции.mkv
6.docx
4 Часть/6.docx
7 faces_dataset.zip
4 Часть/7 faces_dataset.zip
7 Lecture_7_Intro_to_DL.pdf
4 Часть/7 Lecture_7_Intro_to_DL.pdf
7 Seminar_7_Intro_to_DL_1.ipynb
4 Часть/7 Seminar_7_Intro_to_DL_1.ipynb
7 Seminar_7_Intro_to_DL_2.ipynb
4 Часть/7 Seminar_7_Intro_to_DL_2.ipynb
7 Конспект__7_урок__.pdf
4 Часть/7 Конспект__7_урок__.pdf
7.1 Автоэнкодеры.mkv
4 Часть/7.1 Автоэнкодеры.mkv
7.2 Идентификация лиц.mkv
4 Часть/7.2 Идентификация лиц.mkv
7.3 Автоэнкодеры на практике.mkv
4 Часть/7.3 Автоэнкодеры на практике.mkv
7.4 Распознавание лиц на практике.mkv
4 Часть/7.4 Распознавание лиц на практике.mkv
7.docx
4 Часть/7.docx
8 IMDB Dataset.csv
4 Часть/8 IMDB Dataset.csv
8 Lecture_8_Intro_to_DL.ipynb
4 Часть/8 Lecture_8_Intro_to_DL.ipynb
8 Lecture_8_Intro_to_DL.pdf
4 Часть/8 Lecture_8_Intro_to_DL.pdf
8 Конспект__8_урок__Векторные_представления_слов._рекуррентные_нейронные_сети.pdf
4 Часть/8 Конспект__8_урок__Векторные_представления_слов._рекуррентные_нейронные_сети.pdf
8.1 Векторные представления текстов. Лекция.mkv
4 Часть/8.1 Векторные представления текстов. Лекция.mkv
8.2 Векторные представления текстов. Семинар.mkv
4 Часть/8.2 Векторные представления текстов. Семинар.mkv
8.docx
4 Часть/8.docx
9 anek.txt
4 Часть/9 anek.txt
9 Lecture_9_Intro_to_DL.ipynb
4 Часть/9 Lecture_9_Intro_to_DL.ipynb
9 Lecture_9_Intro_to_DL.pdf
4 Часть/9 Lecture_9_Intro_to_DL.pdf
9 Конспект__9_урок__LSTM._Трансформер._механизм_внимания.pdf
4 Часть/9 Конспект__9_урок__LSTM._Трансформер._механизм_внимания.pdf
9.1 Реккурентные нейронные сети (RNN) и их модификации.mkv
4 Часть/9.1 Реккурентные нейронные сети (RNN) и их модификации.mkv
9.3 Трансформер.mkv
4 Часть/9.3 Трансформер.mkv
9.4 Практика.mkv
4 Часть/9.4 Практика.mkv
9.docx
4 Часть/9.docx
10 attention.py
4 Часть/10 attention.py
10 encoder_decoder.py
4 Часть/10 encoder_decoder.py
10 Lecture_10_Intro_to_DL_Bert.ipynb
4 Часть/10 Lecture_10_Intro_to_DL_Bert.ipynb
10 Lecture_10_Intro_to_DL_gpt.ipynb
4 Часть/10 Lecture_10_Intro_to_DL_gpt.ipynb
10 Lecture_10_Intro_to_DL_Transformer.ipynb
4 Часть/10 Lecture_10_Intro_to_DL_Transformer.ipynb
10 model.py
4 Часть/10 model.py
10.1 Трансформер своими руками.mkv
4 Часть/10.1 Трансформер своими руками.mkv
10.2 Bert.mkv
4 Часть/10.2 Bert.mkv
10.3 GPT.mkv
4 Часть/10.3 GPT.mkv
10.docx
4 Часть/10.docx
5 часть
75 files • 1.22 GB
1 1 Статистика в ML.mkv
5 часть/1 1 Статистика в ML.mkv
1 2 Введение в теорию вероятностей.mkv
5 часть/1 2 Введение в теорию вероятностей.mkv
1 3 Условная вероятность Формула Байеса.mkv
5 часть/1 3 Условная вероятность Формула Байеса.mkv
1 4 Введение в статистику.mkv
5 часть/1 4 Введение в статистику.mkv
1 5 Дискретные распределения.mkv
5 часть/1 5 Дискретные распределения.mkv
1 hw_1.ipynb
5 часть/1 hw_1.ipynb
1 startml_каюмов_урок1.pdf
5 часть/1 startml_каюмов_урок1.pdf
1 Задания.docx
5 часть/1 Задания.docx
1_Конспект__1_урок___Зачем_нужна_статистика_и_AB_тесты.pdf
5 часть/1_Конспект__1_урок___Зачем_нужна_статистика_и_AB_тесты.pdf
2 1 Для чего нужны доверительные интервалы.mkv
5 часть/2 1 Для чего нужны доверительные интервалы.mkv
2 2 Построение доверительных интервалов.mp4
5 часть/2 2 Построение доверительных интервалов.mp4
2 3 Виды распределений случайных величин.mkv
5 часть/2 3 Виды распределений случайных величин.mkv
2 4 Центральная предельная теорема ЦПТ.mkv
5 часть/2 4 Центральная предельная теорема ЦПТ.mkv
2 5 Применение ЦПТ.mkv
5 часть/2 5 Применение ЦПТ.mkv
2 6 Доверительный интервал для доли.mkv
5 часть/2 6 Доверительный интервал для доли.mkv
2 demo_2.ipynb
5 часть/2 demo_2.ipynb
2 hw_2.ipynb
5 часть/2 hw_2.ipynb
2.docx
5 часть/2.docx
2_Конспект__2_урок___Доверительные_интервалы.pdf
5 часть/2_Конспект__2_урок___Доверительные_интервалы.pdf
2slides_2.pdf
5 часть/2slides_2.pdf
3 demo_3.ipynb
5 часть/3 demo_3.ipynb
3 hw_3.ipynb
5 часть/3 hw_3.ipynb
3 slides_3.pdf
5 часть/3 slides_3.pdf
3. Статистики распределений, взаимосвязь случайных величин.mkv
5 часть/3. Статистики распределений, взаимосвязь случайных величин.mkv
3.docx
5 часть/3.docx
3_Конспект__3_урок___Статистики_распределений_взаимосвязь_случайных_величин_показатели_корреляции.pdf
5 часть/3_Конспект__3_урок___Статистики_распределений_взаимосвязь_случайных_величин_показатели_корреляции.pdf
4 Проверка гипотез, параметрические статистические критерии.mkv
5 часть/4 Проверка гипотез, параметрические статистические критерии.mkv
4 demo_4.ipynb
5 часть/4 demo_4.ipynb
4 hw_4.ipynb
5 часть/4 hw_4.ipynb
4 slides_4.pdf
5 часть/4 slides_4.pdf
4.docx
5 часть/4.docx
4_Конспект__4_урок___Проверка_гипотез_параметрические_статистические_критерии.pdf
5 часть/4_Конспект__4_урок___Проверка_гипотез_параметрические_статистические_критерии.pdf
5 demo_5.ipynb
5 часть/5 demo_5.ipynb
5 hw_5.ipynb
5 часть/5 hw_5.ipynb
5 slides_5.pdf
5 часть/5 slides_5.pdf
5. Непараметрические статистические критерии.mkv
5 часть/5. Непараметрические статистические критерии.mkv
5.docx
5 часть/5.docx
5_Конспект__5_урок__Непараметрические_статистические_критерии.pdf
5 часть/5_Конспект__5_урок__Непараметрические_статистические_критерии.pdf
6 demo_6.ipynb
5 часть/6 demo_6.ipynb
6 hw_6.ipynb
5 часть/6 hw_6.ipynb
6 slides_6.pdf
5 часть/6 slides_6.pdf
6. Метод максимума правдоподобия и ядерная оценка плотности.mkv
5 часть/6. Метод максимума правдоподобия и ядерная оценка плотности.mkv
6.docx
5 часть/6.docx
6_Конспект__6_урок___Метод_максимума_правдоподобия_и_ядерная_оценка_плотности.pdf
5 часть/6_Конспект__6_урок___Метод_максимума_правдоподобия_и_ядерная_оценка_плотности.pdf
7 demo_7.ipynb
5 часть/7 demo_7.ipynb
7 hw_7.ipynb
5 часть/7 hw_7.ipynb
7 slides_7.pdf
5 часть/7 slides_7.pdf
7. Дизайн AB эксперимента.mkv
5 часть/7. Дизайн AB эксперимента.mkv
7.docx
5 часть/7.docx
7_Конспект__7_урок__Дизайн_AB_эксперимента.pdf
5 часть/7_Конспект__7_урок__Дизайн_AB_эксперимента.pdf
8 demo_8.ipynb
5 часть/8 demo_8.ipynb
8 hw_8.ipynb
5 часть/8 hw_8.ipynb
8 slides_8.pdf
5 часть/8 slides_8.pdf
8. АA эксперименты и валидация методики экспериментирования.mkv
5 часть/8. АA эксперименты и валидация методики экспериментирования.mkv
8.docx
5 часть/8.docx
8_Конспект__8_урок__АА-эксперименты_и_валидация_методики_экспериментирования.pdf
5 часть/8_Конспект__8_урок__АА-эксперименты_и_валидация_методики_экспериментирования.pdf
9 demo_9.ipynb
5 часть/9 demo_9.ipynb
9 hw_9.ipynb
5 часть/9 hw_9.ipynb
9 slides_9.pdf
5 часть/9 slides_9.pdf
9. Ошибки при проведении AB тестов.mkv
5 часть/9. Ошибки при проведении AB тестов.mkv
9.docx
5 часть/9.docx
9______AB_.pdf
5 часть/9______AB_.pdf
10 demo_10.ipynb
5 часть/10 demo_10.ipynb
10 hw_10.ipynb
5 часть/10 hw_10.ipynb
10 slides_10.pdf
5 часть/10 slides_10.pdf
10.1 Уменьшение дисперсии. Поправка Cuped.mkv
5 часть/10.1 Уменьшение дисперсии. Поправка Cuped.mkv
10.2 Сравнение изменений числа кликов и CTR.mkv
5 часть/10.2 Сравнение изменений числа кликов и CTR.mkv
10.docx
5 часть/10.docx
10_Конспект__10__ Увеличение чувствительности_А_В тестов____.pdf
5 часть/10_Конспект__10__ Увеличение чувствительности_А_В тестов____.pdf
11 app_11.py
5 часть/11 app_11.py
11 hw_11.ipynb
5 часть/11 hw_11.ipynb
11 slides_11.pdf
5 часть/11 slides_11.pdf
11. Невозможность проведения АВ тестов.mkv
5 часть/11. Невозможность проведения АВ тестов.mkv
11.docx
5 часть/11.docx
11_Конспект__11_урок__Невозможность_проведения_AB_тестов.pdf
5 часть/11_Конспект__11_урок__Невозможность_проведения_AB_тестов.pdf
6 Часть
30 files • 2.01 GB
6
30 files • 2.01 GB
1 Что обычно спрашивают на собеседованиях.mkv
6 Часть/6/1 Что обычно спрашивают на собеседованиях.mkv
2 _Конспект__2_урок___Методы_оценки_сложности_алгоритмов.pdf
6 Часть/6/2 _Конспект__2_урок___Методы_оценки_сложности_алгоритмов.pdf
2 lesson_2.zip
6 Часть/6/2 lesson_2.zip
2 M5 L2 рукопись.pdf
6 Часть/6/2 M5 L2 рукопись.pdf
2 Notion.docx
6 Часть/6/2 Notion.docx
2 Задания.docx
6 Часть/6/2 Задания.docx
2 М5 Л2.pdf
6 Часть/6/2 М5 Л2.pdf
2.1 Сложность алгоритмов и “O” нотация.mkv
6 Часть/6/2.1 Сложность алгоритмов и “O” нотация.mkv
2.2 Примеры оценки сложности алгоритмов.mkv
6 Часть/6/2.2 Примеры оценки сложности алгоритмов.mkv
2.3 Правила 1 2.mkv
6 Часть/6/2.3 Правила 1 2.mkv
2.4 Амортизированная сложность.mkv
6 Часть/6/2.4 Амортизированная сложность.mkv
2.5 Правила 2 2.mkv
6 Часть/6/2.5 Правила 2 2.mkv
2.6 Нетривиальные задачи. Примеры.mkv
6 Часть/6/2.6 Нетривиальные задачи. Примеры.mkv
3 _Конспект__3_урок___Программирование_на_Python_задачи_и_теория_на_массивы_однодвух-связные_списки_не_алгоритмические_вещи.pdf
6 Часть/6/3 _Конспект__3_урок___Программирование_на_Python_задачи_и_теория_на_массивы_однодвух-связные_списки_не_алгоритмические_вещи.pdf
3 Notion.docx
6 Часть/6/3 Notion.docx
3 Задания.docx
6 Часть/6/3 Задания.docx
3 М5 Л3 рукопись.pdf
6 Часть/6/3 М5 Л3 рукопись.pdf
3 М5 Л3.pdf
6 Часть/6/3 М5 Л3.pdf
3.1 Массивы и указатели.mkv
6 Часть/6/3.1 Массивы и указатели.mkv
3.2 Задача контейнер с водой.mkv
6 Часть/6/3.2 Задача контейнер с водой.mkv
3.3 Односвязный и двусвязный список, задача на разворот односвязного списка.mkv
6 Часть/6/3.3 Односвязный и двусвязный список, задача на разворот односвязного списка.mkv
3.4 Граничные условия, задача на подсвет букв подряд.mkv
6 Часть/6/3.4 Граничные условия, задача на подсвет букв подряд.mkv
4 1 Основные определения графов.mkv
6 Часть/6/4 1 Основные определения графов.mkv
4 2 Обход в ширину и глубину.mkv
6 Часть/6/4 2 Обход в ширину и глубину.mkv
4 3 Компонента связности.mkv
6 Часть/6/4 3 Компонента связности.mkv
4 4 Деревья основные определения.mkv
6 Часть/6/4 4 Деревья основные определения.mkv
4 5 Кучи и сортировка кучей.mkv
6 Часть/6/4 5 Кучи и сортировка кучей.mkv
4 Notion.docx
6 Часть/6/4 Notion.docx
4 Задания.docx
6 Часть/6/4 Задания.docx
4_Конспект__4_урок___Программирование_на_Python_задачи_и_теория_на_деревья_и_графы.pdf
6 Часть/6/4_Конспект__4_урок___Программирование_на_Python_задачи_и_теория_на_деревья_и_графы.pdf
7 часть
29 files • 1.28 GB
5 1 Общий подход к рекурсии.mkv
7 часть/5 1 Общий подход к рекурсии.mkv
5 2 Динамическое программирование.mkv
7 часть/5 2 Динамическое программирование.mkv
5 3 Разделяй и властвуй.mkv
7 часть/5 3 Разделяй и властвуй.mkv
5 Notion.docx
7 часть/5 Notion.docx
5 Задания.docx
7 часть/5 Задания.docx
5 М5 Л5.pdf
7 часть/5 М5 Л5.pdf
5_Конспект__5_урок___Программирование_на_python._Задачи_на_динамическое_программирование..pdf
7 часть/5_Конспект__5_урок___Программирование_на_python._Задачи_на_динамическое_программирование..pdf
6 _Конспект__6_урок___Машинное_обучение_еще_раз_повторяем_что_может_встретиться_на_собеседовании.pdf
7 часть/6 _Конспект__6_урок___Машинное_обучение_еще_раз_повторяем_что_может_встретиться_на_собеседовании.pdf
6 Interview_6.ipynb
7 часть/6 Interview_6.ipynb
6 Notion.docx
7 часть/6 Notion.docx
6 Practice_5.ipynb
7 часть/6 Practice_5.ipynb
6 test.csv
7 часть/6 test.csv
6 train.csv
7 часть/6 train.csv
6 Задания.docx
7 часть/6 Задания.docx
6. Машинное обучение ещё раз повторяем, что может встретиться на собеседовании.mkv
7 часть/6. Машинное обучение ещё раз повторяем, что может встретиться на собеседовании.mkv
7 Notion.docx
7 часть/7 Notion.docx
7 Задания.docx
7 часть/7 Задания.docx
7. Собеседования по теории вероятностей и статистике.mkv
7 часть/7. Собеседования по теории вероятностей и статистике.mkv
7_Конспект__7_урок___Собеседования_по_теории_вероятностей_и_статистике.pdf
7 часть/7_Конспект__7_урок___Собеседования_по_теории_вероятностей_и_статистике.pdf
8 M5_Л8.pdf
7 часть/8 M5_Л8.pdf
8 Notion.docx
7 часть/8 Notion.docx
8 Задания.docx
7 часть/8 Задания.docx
8. Собеседования по АВ тестированию.mkv
7 часть/8. Собеседования по АВ тестированию.mkv
8_Конспект__8_урок___Собеседования_по_AB_тестированию.pdf
7 часть/8_Конспект__8_урок___Собеседования_по_AB_тестированию.pdf
9 Start ML_подготовка к собеседованию.pdf
7 часть/9 Start ML_подготовка к собеседованию.pdf
9 Гайд для ML.pdf
7 часть/9 Гайд для ML.pdf
9 как оформить гитхаб.pdf
7 часть/9 как оформить гитхаб.pdf
9 Трудоустройство- первые шаги.mkv
7 часть/9 Трудоустройство- первые шаги.mkv
Эпилог.docx
7 часть/Эпилог.docx
Дополнительные материалы
344 files • 1.19 GB
1 Часть
47 files • 24.41 MB
1 Модуль
4 files • 187.48 KB
1 Организация курса.docx
Дополнительные материалы/1 Часть/1 Модуль/1 Организация курса.docx
2 Среда и инструменты.docx
Дополнительные материалы/1 Часть/1 Модуль/2 Среда и инструменты.docx
3 Типы заданий.docx
Дополнительные материалы/1 Часть/1 Модуль/3 Типы заданий.docx
5 Как подключиться к Slack через VPN.docx
Дополнительные материалы/1 Часть/1 Модуль/5 Как подключиться к Slack через VPN.docx
2 Модуль
39 files • 23.18 MB
1 Lesson.ipynb
Дополнительные материалы/1 Часть/2 Модуль/1 Lesson.ipynb
1 Задания.docx
Дополнительные материалы/1 Часть/2 Модуль/1 Задания.docx
1_урок__Основы_программирования_Python.pdf
Дополнительные материалы/1 Часть/2 Модуль/1_урок__Основы_программирования_Python.pdf
2 Lesson.ipynb
Дополнительные материалы/1 Часть/2 Модуль/2 Lesson.ipynb
2 Задания.docx
Дополнительные материалы/1 Часть/2 Модуль/2 Задания.docx
2_урок__Функции._Ссылочная_модель_данных._Погружение_в_типы._Изменяемые_типы._Срезы._работа_со_строками.pdf
Дополнительные материалы/1 Часть/2 Модуль/2_урок__Функции._Ссылочная_модель_данных._Погружение_в_типы._Изменяемые_типы._Срезы._работа_со_строками.pdf
3 Lesson.ipynb
Дополнительные материалы/1 Часть/2 Модуль/3 Lesson.ipynb
3 Задания.docx
Дополнительные материалы/1 Часть/2 Модуль/3 Задания.docx
3_урок__Внешние_модули._Экосистема_PyPi._установка_пакетов_в_виртуальные_окружения.pdf
Дополнительные материалы/1 Часть/2 Модуль/3_урок__Внешние_модули._Экосистема_PyPi._установка_пакетов_в_виртуальные_окружения.pdf
4 Lesson.ipynb
Дополнительные материалы/1 Часть/2 Модуль/4 Lesson.ipynb
4 Задания.docx
Дополнительные материалы/1 Часть/2 Модуль/4 Задания.docx
4. _Обзор numpy, pandas, Jupyter. Основы jupyter_.pdf
Дополнительные материалы/1 Часть/2 Модуль/4. _Обзор numpy, pandas, Jupyter. Основы jupyter_.pdf
5 Lesson.ipynb
Дополнительные материалы/1 Часть/2 Модуль/5 Lesson.ipynb
5 train.csv
Дополнительные материалы/1 Часть/2 Модуль/5 train.csv
5 Задания.docx
Дополнительные материалы/1 Часть/2 Модуль/5 Задания.docx
5 Минипроект.docx
Дополнительные материалы/1 Часть/2 Модуль/5 Минипроект.docx
5. _pandas_.pdf
Дополнительные материалы/1 Часть/2 Модуль/5. _pandas_.pdf
6 Lesson.ipynb
Дополнительные материалы/1 Часть/2 Модуль/6 Lesson.ipynb
6 Задания.docx
Дополнительные материалы/1 Часть/2 Модуль/6 Задания.docx
6__Базы_данных_в_Python_основы.pdf
Дополнительные материалы/1 Часть/2 Модуль/6__Базы_данных_в_Python_основы.pdf
6_Redash.pdf
Дополнительные материалы/1 Часть/2 Модуль/6_Redash.pdf
7 Lesson.ipynb
Дополнительные материалы/1 Часть/2 Модуль/7 Lesson.ipynb
7 Задания.docx
Дополнительные материалы/1 Часть/2 Модуль/7 Задания.docx
7_урок__Классы_и_ООП.pdf
Дополнительные материалы/1 Часть/2 Модуль/7_урок__Классы_и_ООП.pdf
8 Lesson.ipynb
Дополнительные материалы/1 Часть/2 Модуль/8 Lesson.ipynb
8 Задания.docx
Дополнительные материалы/1 Часть/2 Модуль/8 Задания.docx
8_урок__Версионирование_кода_и_git.pdf
Дополнительные материалы/1 Часть/2 Модуль/8_урок__Версионирование_кода_и_git.pdf
9 Lesson.ipynb
Дополнительные материалы/1 Часть/2 Модуль/9 Lesson.ipynb
9 Задания.docx
Дополнительные материалы/1 Часть/2 Модуль/9 Задания.docx
9_урок__Backend-разработка_что_это_такое._фреймворк_fastapi_для_прототипирования_backend-сервера.pdf
Дополнительные материалы/1 Часть/2 Модуль/9_урок__Backend-разработка_что_это_такое._фреймворк_fastapi_для_прототипирования_backend-сервера.pdf
10 Задания.docx
Дополнительные материалы/1 Часть/2 Модуль/10 Задания.docx
10 лекция скрипты.zip
Дополнительные материалы/1 Часть/2 Модуль/10 лекция скрипты.zip
10 Лекция.pdf
Дополнительные материалы/1 Часть/2 Модуль/10 Лекция.pdf
10_урок__Базы_данных_в_Python_ORM.pdf
Дополнительные материалы/1 Часть/2 Модуль/10_урок__Базы_данных_в_Python_ORM.pdf
11 Lecture.ipynb
Дополнительные материалы/1 Часть/2 Модуль/11 Lecture.ipynb
11 Задания.docx
Дополнительные материалы/1 Часть/2 Модуль/11 Задания.docx
11_урок__Airflow_Обзор_платформы.pdf
Дополнительные материалы/1 Часть/2 Модуль/11_урок__Airflow_Обзор_платформы.pdf
12 demo-best-practices-solutions.zip
Дополнительные материалы/1 Часть/2 Модуль/12 demo-best-practices-solutions.zip
12_урок__Полезные_вещи_в_разработке.pdf
Дополнительные материалы/1 Часть/2 Модуль/12_урок__Полезные_вещи_в_разработке.pdf
GITLAB
4 files • 1.04 MB
airflow-master.zip
Дополнительные материалы/1 Часть/GITLAB/airflow-master.zip
demo-best-practices-master.zip
Дополнительные материалы/1 Часть/GITLAB/demo-best-practices-master.zip
final_project-master.zip
Дополнительные материалы/1 Часть/GITLAB/final_project-master.zip
git-master.zip
Дополнительные материалы/1 Часть/GITLAB/git-master.zip
2 Часть
39 files • 747.01 MB
1
5 files • 46.17 MB
ks.csv
Дополнительные материалы/2 Часть/1/ks.csv
Lecture_1_Object_Target.pdf
Дополнительные материалы/2 Часть/1/Lecture_1_Object_Target.pdf
macrofeatures.xlsx
Дополнительные материалы/2 Часть/1/macrofeatures.xlsx
Practice_1.ipynb
Дополнительные материалы/2 Часть/1/Practice_1.ipynb
Конспект__1_урок__Введение_в_МО_каким_оно_бывает_и_каковы_основные_компоненты.pdf
Дополнительные материалы/2 Часть/1/Конспект__1_урок__Введение_в_МО_каким_оно_бывает_и_каковы_основные_компоненты.pdf
1 HW_1_Разбор.ipynb
Дополнительные материалы/2 Часть/1 HW_1_Разбор.ipynb
1 дз HW1new.ipynb
Дополнительные материалы/2 Часть/1 дз HW1new.ipynb
1 дз taxi_dataset.csv
Дополнительные материалы/2 Часть/1 дз taxi_dataset.csv
1.docx
Дополнительные материалы/2 Часть/1.docx
2 HW2_Разбор.ipynb
Дополнительные материалы/2 Часть/2 HW2_Разбор.ipynb
2 Lecture_2_Metrics (2).pdf
Дополнительные материалы/2 Часть/2 Lecture_2_Metrics (2).pdf
2 Practice_2.ipynb
Дополнительные материалы/2 Часть/2 Practice_2.ipynb
2 ДЗ HW_2.ipynb
Дополнительные материалы/2 Часть/2 ДЗ HW_2.ipynb
2 ДЗ taxi_dataset_with_predictions.csv
Дополнительные материалы/2 Часть/2 ДЗ taxi_dataset_with_predictions.csv
2 Конспект__2_урок__Оценка_качества_работы_моделей.pdf
Дополнительные материалы/2 Часть/2 Конспект__2_урок__Оценка_качества_работы_моделей.pdf
2.docx
Дополнительные материалы/2 Часть/2.docx
3 HW_3.ipynb
Дополнительные материалы/2 Часть/3 HW_3.ipynb
3 HW3_разбор.ipynb
Дополнительные материалы/2 Часть/3 HW3_разбор.ipynb
3 Lecture_3_LR .pdf
Дополнительные материалы/2 Часть/3 Lecture_3_LR .pdf
3 Practice_3.ipynb
Дополнительные материалы/2 Часть/3 Practice_3.ipynb
3 Конспект__3_урок__Линейная_регрессия.pdf
Дополнительные материалы/2 Часть/3 Конспект__3_урок__Линейная_регрессия.pdf
3.docx
Дополнительные материалы/2 Часть/3.docx
4 data.csv
Дополнительные материалы/2 Часть/4 data.csv
4 HW_4.ipynb
Дополнительные материалы/2 Часть/4 HW_4.ipynb
4 Lecture_4_Gradient_Descent.pptx
Дополнительные материалы/2 Часть/4 Lecture_4_Gradient_Descent.pptx
4 Practice_4.ipynb
Дополнительные материалы/2 Часть/4 Practice_4.ipynb
4 Конспект__4_урок__Градиентный_спуск.pdf
Дополнительные материалы/2 Часть/4 Конспект__4_урок__Градиентный_спуск.pdf
4 Разбор_4.ipynb
Дополнительные материалы/2 Часть/4 Разбор_4.ipynb
4.docx
Дополнительные материалы/2 Часть/4.docx
5 HW5_NEW.ipynb
Дополнительные материалы/2 Часть/5 HW5_NEW.ipynb
5 initial_data.csv
Дополнительные материалы/2 Часть/5 initial_data.csv
5 ks.csv
Дополнительные материалы/2 Часть/5 ks.csv
5 Practice_5.ipynb
Дополнительные материалы/2 Часть/5 Practice_5.ipynb
5 processed_data.csv
Дополнительные материалы/2 Часть/5 processed_data.csv
5 x.csv
Дополнительные материалы/2 Часть/5 x.csv
5 y.csv
Дополнительные материалы/2 Часть/5 y.csv
5 Конспект__5_урок__Обобщающая_способность_модели._Метод_отложенной_выборки._Кросс-Валидация..pdf
Дополнительные материалы/2 Часть/5 Конспект__5_урок__Обобщающая_способность_модели._Метод_отложенной_выборки._Кросс-Валидация..pdf
5 Разбор_5.ipynb
Дополнительные материалы/2 Часть/5 Разбор_5.ipynb
5.docx
Дополнительные материалы/2 Часть/5.docx
3 Часть
119 files • 97.85 MB
6 Lecture_6_Regularization.pdf
Дополнительные материалы/3 Часть/6 Lecture_6_Regularization.pdf
6 Practice_6.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/6 Practice_6.ipynb
6 Конспект__6_урок__Мультиколлинеарность_регуляризация_и_масштабирование_признаков.pdf
Дополнительные материалы/3 Часть/6 Конспект__6_урок__Мультиколлинеарность_регуляризация_и_масштабирование_признаков.pdf
6 Разбор_6.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/6 Разбор_6.ipynb
6.docx
Дополнительные материалы/3 Часть/6.docx
7 Practice_7.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/7 Practice_7.ipynb
7 Конспект__7_урок__Методы_отбора_признаков.pdf
Дополнительные материалы/3 Часть/7 Конспект__7_урок__Методы_отбора_признаков.pdf
7 Разбор_7.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/7 Разбор_7.ipynb
7.docx
Дополнительные материалы/3 Часть/7.docx
8 ks_crashed.csv
Дополнительные материалы/3 Часть/8 ks_crashed.csv
8 Lecture_8_Additional_Info.pptx
Дополнительные материалы/3 Часть/8 Lecture_8_Additional_Info.pptx
8 Practice_8.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/8 Practice_8.ipynb
8 Конспект__8_урок__Полезные_приемы_при_работе_с_данными.pdf
Дополнительные материалы/3 Часть/8 Конспект__8_урок__Полезные_приемы_при_работе_с_данными.pdf
8 Разбор_8.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/8 Разбор_8.ipynb
8.docx
Дополнительные материалы/3 Часть/8.docx
09 Разбор_10.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/09 Разбор_10.ipynb
9 Practice_9_new.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/9 Practice_9_new.ipynb
9 Конспект__9_урок__Housing_market_практика.pdf
Дополнительные материалы/3 Часть/9 Конспект__9_урок__Housing_market_практика.pdf
9.docx
Дополнительные материалы/3 Часть/9.docx
10 banking.csv
Дополнительные материалы/3 Часть/10 banking.csv
10 Practice_10.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/10 Practice_10.ipynb
10 Конспект__10_урок__Линейная_классификация_оценка_вероятности.pdf
Дополнительные материалы/3 Часть/10 Конспект__10_урок__Линейная_классификация_оценка_вероятности.pdf
10 Разбор_10.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/10 Разбор_10.ipynb
10 Разбор_11.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/10 Разбор_11.ipynb
10.docx
Дополнительные материалы/3 Часть/10.docx
11 Lecture_11_Errors_Matrix.pptx
Дополнительные материалы/3 Часть/11 Lecture_11_Errors_Matrix.pptx
11 Practice_11.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/11 Practice_11.ipynb
11 Конспект_11_урок_Матрица_ошибок_и_основные_метрики_классификации.pdf
Дополнительные материалы/3 Часть/11 Конспект_11_урок_Матрица_ошибок_и_основные_метрики_классификации.pdf
11 Разбор_12.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/11 Разбор_12.ipynb
11.docx
Дополнительные материалы/3 Часть/11.docx
12 Lecture_12_ROC_PR_AUCS.pptx
Дополнительные материалы/3 Часть/12 Lecture_12_ROC_PR_AUCS.pptx
12 Practice_12.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/12 Practice_12.ipynb
12 Конспект__12_урок__ROC_PR-кривые._AUC-ROC_AUC-PR._калибровка.pdf
Дополнительные материалы/3 Часть/12 Конспект__12_урок__ROC_PR-кривые._AUC-ROC_AUC-PR._калибровка.pdf
12 Разбор_13.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/12 Разбор_13.ipynb
12.docx
Дополнительные материалы/3 Часть/12.docx
13 Lecture_13_SVM.pdf
Дополнительные материалы/3 Часть/13 Lecture_13_SVM.pdf
13 Practice_13.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/13 Practice_13.ipynb
13 Конспект__13_урок__Метод_опорных_векторов.pdf
Дополнительные материалы/3 Часть/13 Конспект__13_урок__Метод_опорных_векторов.pdf
13 Разбор_14.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/13 Разбор_14.ipynb
13.docx
Дополнительные материалы/3 Часть/13.docx
14 Practice_14.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/14 Practice_14.ipynb
14 segmentation_data.csv
Дополнительные материалы/3 Часть/14 segmentation_data.csv
14 Конспект__14_урок_Многоклассовая_классификация_one_vs_rest_one_vs_one.pdf
Дополнительные материалы/3 Часть/14 Конспект__14_урок_Многоклассовая_классификация_one_vs_rest_one_vs_one.pdf
14 Разбор_15.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/14 Разбор_15.ipynb
14.docx
Дополнительные материалы/3 Часть/14.docx
15 Lecture_15_Space_Dimension_Reduction.pptx
Дополнительные материалы/3 Часть/15 Lecture_15_Space_Dimension_Reduction.pptx
15 Practice_15_.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/15 Practice_15_.ipynb
15 processed_segmentation.xlsx
Дополнительные материалы/3 Часть/15 processed_segmentation.xlsx
15 Конспект__15_урок__Понижение_размерности_признакового_пространства.pdf
Дополнительные материалы/3 Часть/15 Конспект__15_урок__Понижение_размерности_признакового_пространства.pdf
15 Разбор_16.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/15 Разбор_16.ipynb
15.docx
Дополнительные материалы/3 Часть/15.docx
16 Lecture_16_KNN.pptx
Дополнительные материалы/3 Часть/16 Lecture_16_KNN.pptx
16 onevsrest.PNG
Дополнительные материалы/3 Часть/16 onevsrest.PNG
16 Practice_16.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/16 Practice_16.ipynb
16 Конспект__16_урок__Метод_K_ближайших_соседей_обоснование_нелинейности_гиперпараметры_и_подбор_метрики_близости_объектов.pdf
Дополнительные материалы/3 Часть/16 Конспект__16_урок__Метод_K_ближайших_соседей_обоснование_нелинейности_гиперпараметры_и_подбор_метрики_близости_объектов.pdf
16 Разбор_17.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/16 Разбор_17.ipynb
16.docx
Дополнительные материалы/3 Часть/16.docx
17 Lecture_17_Decision_Trees.pptx
Дополнительные материалы/3 Часть/17 Lecture_17_Decision_Trees.pptx
17 Practice_17.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/17 Practice_17.ipynb
17 Конспект__17_урок__Решающее_дерево_постановка_задачи_регрессииклассификации_и_гиперпараметры_модели.pdf
Дополнительные материалы/3 Часть/17 Конспект__17_урок__Решающее_дерево_постановка_задачи_регрессииклассификации_и_гиперпараметры_модели.pdf
17 Разбор_18.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/17 Разбор_18.ipynb
17.docx
Дополнительные материалы/3 Часть/17.docx
18 holidays_events.csv
Дополнительные материалы/3 Часть/18 holidays_events.csv
18 items.csv
Дополнительные материалы/3 Часть/18 items.csv
18 Lecture_18_DT_Overfit.pdf
Дополнительные материалы/3 Часть/18 Lecture_18_DT_Overfit.pdf
18 oil.csv
Дополнительные материалы/3 Часть/18 oil.csv
18 Practice_18.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/18 Practice_18.ipynb
18 stores.csv
Дополнительные материалы/3 Часть/18 stores.csv
18 Конспект__18_урок__Решающее_дерево_проблемы_с_обобщающей_способностью_и_подбор_гиперпараметров.pdf
Дополнительные материалы/3 Часть/18 Конспект__18_урок__Решающее_дерево_проблемы_с_обобщающей_способностью_и_подбор_гиперпараметров.pdf
18 Разбор_19.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/18 Разбор_19.ipynb
18.docx
Дополнительные материалы/3 Часть/18.docx
19 Lecture_19_Bagging_And_Stacking — копия.pptx
Дополнительные материалы/3 Часть/19 Lecture_19_Bagging_And_Stacking — копия.pptx
19 Practice_19.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/19 Practice_19.ipynb
19 Конспект__19_урок_Композиции_алгоритмов._случайный_лес.pdf
Дополнительные материалы/3 Часть/19 Конспект__19_урок_Композиции_алгоритмов._случайный_лес.pdf
19 Разбор_20.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/19 Разбор_20.ipynb
19.docx
Дополнительные материалы/3 Часть/19.docx
20 Lecture_20_Boosting_And_BVT.pptx
Дополнительные материалы/3 Часть/20 Lecture_20_Boosting_And_BVT.pptx
20 Practice_20.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/20 Practice_20.ipynb
20 Конспект__20_урок__Градиентный_бустинг._biase-variance_tradeoff.pdf
Дополнительные материалы/3 Часть/20 Конспект__20_урок__Градиентный_бустинг._biase-variance_tradeoff.pdf
20 Разбор_21.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/20 Разбор_21.ipynb
20.docx
Дополнительные материалы/3 Часть/20.docx
21 Lecture_21_Clustering.pptx
Дополнительные материалы/3 Часть/21 Lecture_21_Clustering.pptx
21 Practice_21.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/21 Practice_21.ipynb
21 Конспект__21_урок__Кластеризация.pdf
Дополнительные материалы/3 Часть/21 Конспект__21_урок__Кластеризация.pdf
21.docx
Дополнительные материалы/3 Часть/21.docx
22 Lecture_22_RecSys.pptx
Дополнительные материалы/3 Часть/22 Lecture_22_RecSys.pptx
22 movies.csv
Дополнительные материалы/3 Часть/22 movies.csv
22 Practice_22.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/22 Practice_22.ipynb
22 ratings.csv
Дополнительные материалы/3 Часть/22 ratings.csv
22 Конспект__22_урок__Рекомендательные_системы.pdf
Дополнительные материалы/3 Часть/22 Конспект__22_урок__Рекомендательные_системы.pdf
22.docx
Дополнительные материалы/3 Часть/22.docx
23 Lecture_23.pptx
Дополнительные материалы/3 Часть/23 Lecture_23.pptx
23.docx
Дополнительные материалы/3 Часть/23.docx
23_урок__Машинное_обучение_классические_задачи_и_алгоритмы_I.pdf
Дополнительные материалы/3 Часть/23_урок__Машинное_обучение_классические_задачи_и_алгоритмы_I.pdf
24 Lecture_24.pptx
Дополнительные материалы/3 Часть/24 Lecture_24.pptx
24.docx
Дополнительные материалы/3 Часть/24.docx
24_урок__Машинное_обучение_классические_задачи_и_алгоритмы_II.pdf
Дополнительные материалы/3 Часть/24_урок__Машинное_обучение_классические_задачи_и_алгоритмы_II.pdf
25 HW_1_Разбор.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/25 HW_1_Разбор.ipynb
26 HW2_Разбор.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/26 HW2_Разбор.ipynb
27 HW3_разбор.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/27 HW3_разбор.ipynb
28 Разбор_4.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/28 Разбор_4.ipynb
29 Разбор_5.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/29 Разбор_5.ipynb
30 Разбор_6.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/30 Разбор_6.ipynb
31 Разбор_7.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/31 Разбор_7.ipynb
32 Разбор_8.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/32 Разбор_8.ipynb
33 Разбор_10.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/33 Разбор_10.ipynb
34 Разбор_11.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/34 Разбор_11.ipynb
35 Разбор_12.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/35 Разбор_12.ipynb
36 Разбор_13.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/36 Разбор_13.ipynb
37 Разбор_14.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/37 Разбор_14.ipynb
38 Разбор_15.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/38 Разбор_15.ipynb
39 Разбор_16.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/39 Разбор_16.ipynb
40 Разбор_17.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/40 Разбор_17.ipynb
41 Разбор_18.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/41 Разбор_18.ipynb
42 Разбор_19.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/42 Разбор_19.ipynb
43 Разбор_20.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/43 Разбор_20.ipynb
44 Разбор_21.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/44 Разбор_21.ipynb
46 Разбор_23.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/46 Разбор_23.ipynb
47 Разбор_24.ipynb
Дополнительные материалы/3 Часть/47 Разбор_24.ipynb
4 Часть
49 files • 208.35 MB
0 input.ipynb
Дополнительные материалы/4 Часть/0 input.ipynb
0.docx
Дополнительные материалы/4 Часть/0.docx
1 Lecture 1 Intro to DL.pptx
Дополнительные материалы/4 Часть/1 Lecture 1 Intro to DL.pptx
1 Seminar_1_Intro_to_DL.ipynb
Дополнительные материалы/4 Часть/1 Seminar_1_Intro_to_DL.ipynb
1.docx
Дополнительные материалы/4 Часть/1.docx
1_Конспект__1_урок__Введение._Полносвязные_слои._функции_активации(NEW).pdf
Дополнительные материалы/4 Часть/1_Конспект__1_урок__Введение._Полносвязные_слои._функции_активации(NEW).pdf
2 Lecture 2 Intro to DL.pdf
Дополнительные материалы/4 Часть/2 Lecture 2 Intro to DL.pdf
2 plot_trajectory.py
Дополнительные материалы/4 Часть/2 plot_trajectory.py
2 Seminar_2_Intro_to_DL.ipynb
Дополнительные материалы/4 Часть/2 Seminar_2_Intro_to_DL.ipynb
2 Конспект__2_урок_Оптимизация_нейронных_сетей._метод_обратного_распространения_ошибки.pdf
Дополнительные материалы/4 Часть/2 Конспект__2_урок_Оптимизация_нейронных_сетей._метод_обратного_распространения_ошибки.pdf
2.docx
Дополнительные материалы/4 Часть/2.docx
3 Lecture 3 Intro to DL.pdf
Дополнительные материалы/4 Часть/3 Lecture 3 Intro to DL.pdf
3 Seminar_3_Intro_to_DL.ipynb
Дополнительные материалы/4 Часть/3 Seminar_3_Intro_to_DL.ipynb
3 Конспект__3_урок__Сверточные_нейронные_сети.pdf
Дополнительные материалы/4 Часть/3 Конспект__3_урок__Сверточные_нейронные_сети.pdf
3.docx
Дополнительные материалы/4 Часть/3.docx
4 DataSphere introduction.ipynb
Дополнительные материалы/4 Часть/4 DataSphere introduction.ipynb
4 Seminar_4_Intro_to_DL.ipynb
Дополнительные материалы/4 Часть/4 Seminar_4_Intro_to_DL.ipynb
4 Конспект__4_урок__Сверточные_нейронные_сети._часть_ii.pdf
Дополнительные материалы/4 Часть/4 Конспект__4_урок__Сверточные_нейронные_сети._часть_ii.pdf
4.docx
Дополнительные материалы/4 Часть/4.docx
5 Seminar_5_Intro_to_DL.ipynb
Дополнительные материалы/4 Часть/5 Seminar_5_Intro_to_DL.ipynb
5 Конспект__5_урок__Популярные_архитектуры_сверточных_нейронных_сетей._перенос_знаний.pdf
Дополнительные материалы/4 Часть/5 Конспект__5_урок__Популярные_архитектуры_сверточных_нейронных_сетей._перенос_знаний.pdf
5.docx
Дополнительные материалы/4 Часть/5.docx
6 Seminar_6_Intro_to_DL.ipynb
Дополнительные материалы/4 Часть/6 Seminar_6_Intro_to_DL.ipynb
6 картинки.zip
Дополнительные материалы/4 Часть/6 картинки.zip
6 Конспект__6_урок__Детекция_объектов.pdf
Дополнительные материалы/4 Часть/6 Конспект__6_урок__Детекция_объектов.pdf
6.docx
Дополнительные материалы/4 Часть/6.docx
7 faces_dataset.zip
Дополнительные материалы/4 Часть/7 faces_dataset.zip
7 Lecture_7_Intro_to_DL.pdf
Дополнительные материалы/4 Часть/7 Lecture_7_Intro_to_DL.pdf
7 Seminar_7_Intro_to_DL_1.ipynb
Дополнительные материалы/4 Часть/7 Seminar_7_Intro_to_DL_1.ipynb
7 Seminar_7_Intro_to_DL_2.ipynb
Дополнительные материалы/4 Часть/7 Seminar_7_Intro_to_DL_2.ipynb
7 Конспект__7_урок__.pdf
Дополнительные материалы/4 Часть/7 Конспект__7_урок__.pdf
7.docx
Дополнительные материалы/4 Часть/7.docx
8 IMDB Dataset.csv
Дополнительные материалы/4 Часть/8 IMDB Dataset.csv
8 Lecture_8_Intro_to_DL.ipynb
Дополнительные материалы/4 Часть/8 Lecture_8_Intro_to_DL.ipynb
8 Lecture_8_Intro_to_DL.pdf
Дополнительные материалы/4 Часть/8 Lecture_8_Intro_to_DL.pdf
8 Конспект__8_урок__Векторные_представления_слов._рекуррентные_нейронные_сети.pdf
Дополнительные материалы/4 Часть/8 Конспект__8_урок__Векторные_представления_слов._рекуррентные_нейронные_сети.pdf
8.docx
Дополнительные материалы/4 Часть/8.docx
9 anek.txt
Дополнительные материалы/4 Часть/9 anek.txt
9 Lecture_9_Intro_to_DL.ipynb
Дополнительные материалы/4 Часть/9 Lecture_9_Intro_to_DL.ipynb
9 Lecture_9_Intro_to_DL.pdf
Дополнительные материалы/4 Часть/9 Lecture_9_Intro_to_DL.pdf
9 Конспект__9_урок__LSTM._Трансформер._механизм_внимания.pdf
Дополнительные материалы/4 Часть/9 Конспект__9_урок__LSTM._Трансформер._механизм_внимания.pdf
9.docx
Дополнительные материалы/4 Часть/9.docx
10 attention.py
Дополнительные материалы/4 Часть/10 attention.py
10 encoder_decoder.py
Дополнительные материалы/4 Часть/10 encoder_decoder.py
10 Lecture_10_Intro_to_DL_Bert.ipynb
Дополнительные материалы/4 Часть/10 Lecture_10_Intro_to_DL_Bert.ipynb
10 Lecture_10_Intro_to_DL_gpt.ipynb
Дополнительные материалы/4 Часть/10 Lecture_10_Intro_to_DL_gpt.ipynb
10 Lecture_10_Intro_to_DL_Transformer.ipynb
Дополнительные материалы/4 Часть/10 Lecture_10_Intro_to_DL_Transformer.ipynb
10 model.py
Дополнительные материалы/4 Часть/10 model.py
10.docx
Дополнительные материалы/4 Часть/10.docx
5 часть
54 files • 79.98 MB
1 hw_1.ipynb
Дополнительные материалы/5 часть/1 hw_1.ipynb
1 startml_каюмов_урок1.pdf
Дополнительные материалы/5 часть/1 startml_каюмов_урок1.pdf
1 Задания.docx
Дополнительные материалы/5 часть/1 Задания.docx
1_Конспект__1_урок___Зачем_нужна_статистика_и_AB_тесты.pdf
Дополнительные материалы/5 часть/1_Конспект__1_урок___Зачем_нужна_статистика_и_AB_тесты.pdf
2 demo_2.ipynb
Дополнительные материалы/5 часть/2 demo_2.ipynb
2 hw_2.ipynb
Дополнительные материалы/5 часть/2 hw_2.ipynb
2.docx
Дополнительные материалы/5 часть/2.docx
2_Конспект__2_урок___Доверительные_интервалы.pdf
Дополнительные материалы/5 часть/2_Конспект__2_урок___Доверительные_интервалы.pdf
2slides_2.pdf
Дополнительные материалы/5 часть/2slides_2.pdf
3 demo_3.ipynb
Дополнительные материалы/5 часть/3 demo_3.ipynb
3 hw_3.ipynb
Дополнительные материалы/5 часть/3 hw_3.ipynb
3 slides_3.pdf
Дополнительные материалы/5 часть/3 slides_3.pdf
3.docx
Дополнительные материалы/5 часть/3.docx
3_Конспект__3_урок___Статистики_распределений_взаимосвязь_случайных_величин_показатели_корреляции.pdf
Дополнительные материалы/5 часть/3_Конспект__3_урок___Статистики_распределений_взаимосвязь_случайных_величин_показатели_корреляции.pdf
4 demo_4.ipynb
Дополнительные материалы/5 часть/4 demo_4.ipynb
4 hw_4.ipynb
Дополнительные материалы/5 часть/4 hw_4.ipynb
4 slides_4.pdf
Дополнительные материалы/5 часть/4 slides_4.pdf
4.docx
Дополнительные материалы/5 часть/4.docx
4_Конспект__4_урок___Проверка_гипотез_параметрические_статистические_критерии.pdf
Дополнительные материалы/5 часть/4_Конспект__4_урок___Проверка_гипотез_параметрические_статистические_критерии.pdf
5 demo_5.ipynb
Дополнительные материалы/5 часть/5 demo_5.ipynb
5 hw_5.ipynb
Дополнительные материалы/5 часть/5 hw_5.ipynb
5 slides_5.pdf
Дополнительные материалы/5 часть/5 slides_5.pdf
5.docx
Дополнительные материалы/5 часть/5.docx
5_Конспект__5_урок__Непараметрические_статистические_критерии.pdf
Дополнительные материалы/5 часть/5_Конспект__5_урок__Непараметрические_статистические_критерии.pdf
6 demo_6.ipynb
Дополнительные материалы/5 часть/6 demo_6.ipynb
6 hw_6.ipynb
Дополнительные материалы/5 часть/6 hw_6.ipynb
6 slides_6.pdf
Дополнительные материалы/5 часть/6 slides_6.pdf
6.docx
Дополнительные материалы/5 часть/6.docx
6_Конспект__6_урок___Метод_максимума_правдоподобия_и_ядерная_оценка_плотности.pdf
Дополнительные материалы/5 часть/6_Конспект__6_урок___Метод_максимума_правдоподобия_и_ядерная_оценка_плотности.pdf
7 demo_7.ipynb
Дополнительные материалы/5 часть/7 demo_7.ipynb
7 hw_7.ipynb
Дополнительные материалы/5 часть/7 hw_7.ipynb
7 slides_7.pdf
Дополнительные материалы/5 часть/7 slides_7.pdf
7.docx
Дополнительные материалы/5 часть/7.docx
7_Конспект__7_урок__Дизайн_AB_эксперимента.pdf
Дополнительные материалы/5 часть/7_Конспект__7_урок__Дизайн_AB_эксперимента.pdf
8 demo_8.ipynb
Дополнительные материалы/5 часть/8 demo_8.ipynb
8 hw_8.ipynb
Дополнительные материалы/5 часть/8 hw_8.ipynb
8 slides_8.pdf
Дополнительные материалы/5 часть/8 slides_8.pdf
8.docx
Дополнительные материалы/5 часть/8.docx
8_Конспект__8_урок__АА-эксперименты_и_валидация_методики_экспериментирования.pdf
Дополнительные материалы/5 часть/8_Конспект__8_урок__АА-эксперименты_и_валидация_методики_экспериментирования.pdf
9 demo_9.ipynb
Дополнительные материалы/5 часть/9 demo_9.ipynb
9 hw_9.ipynb
Дополнительные материалы/5 часть/9 hw_9.ipynb
9 slides_9.pdf
Дополнительные материалы/5 часть/9 slides_9.pdf
9.docx
Дополнительные материалы/5 часть/9.docx
9______AB_.pdf
Дополнительные материалы/5 часть/9______AB_.pdf
10 demo_10.ipynb
Дополнительные материалы/5 часть/10 demo_10.ipynb
10 hw_10.ipynb
Дополнительные материалы/5 часть/10 hw_10.ipynb
10 slides_10.pdf
Дополнительные материалы/5 часть/10 slides_10.pdf
10.docx
Дополнительные материалы/5 часть/10.docx
10_Конспект__10__ Увеличение чувствительности_А_В тестов____.pdf
Дополнительные материалы/5 часть/10_Конспект__10__ Увеличение чувствительности_А_В тестов____.pdf
11 app_11.py
Дополнительные материалы/5 часть/11 app_11.py
11 hw_11.ipynb
Дополнительные материалы/5 часть/11 hw_11.ipynb
11 slides_11.pdf
Дополнительные материалы/5 часть/11 slides_11.pdf
11.docx
Дополнительные материалы/5 часть/11.docx
11_Конспект__11_урок__Невозможность_проведения_AB_тестов.pdf
Дополнительные материалы/5 часть/11_Конспект__11_урок__Невозможность_проведения_AB_тестов.pdf
6 Часть
14 files • 15.48 MB
6
14 files • 15.48 MB
2 _Конспект__2_урок___Методы_оценки_сложности_алгоритмов.pdf
Дополнительные материалы/6 Часть/6/2 _Конспект__2_урок___Методы_оценки_сложности_алгоритмов.pdf
2 lesson_2.zip
Дополнительные материалы/6 Часть/6/2 lesson_2.zip
2 M5 L2 рукопись.pdf
Дополнительные материалы/6 Часть/6/2 M5 L2 рукопись.pdf
2 Notion.docx
Дополнительные материалы/6 Часть/6/2 Notion.docx
2 Задания.docx
Дополнительные материалы/6 Часть/6/2 Задания.docx
2 М5 Л2.pdf
Дополнительные материалы/6 Часть/6/2 М5 Л2.pdf
3 _Конспект__3_урок___Программирование_на_Python_задачи_и_теория_на_массивы_однодвух-связные_списки_не_алгоритмические_вещи.pdf
Дополнительные материалы/6 Часть/6/3 _Конспект__3_урок___Программирование_на_Python_задачи_и_теория_на_массивы_однодвух-связные_списки_не_алгоритмические_вещи.pdf
3 Notion.docx
Дополнительные материалы/6 Часть/6/3 Notion.docx
3 Задания.docx
Дополнительные материалы/6 Часть/6/3 Задания.docx
3 М5 Л3 рукопись.pdf
Дополнительные материалы/6 Часть/6/3 М5 Л3 рукопись.pdf
3 М5 Л3.pdf
Дополнительные материалы/6 Часть/6/3 М5 Л3.pdf
4 Notion.docx
Дополнительные материалы/6 Часть/6/4 Notion.docx
4 Задания.docx
Дополнительные материалы/6 Часть/6/4 Задания.docx
4_Конспект__4_урок___Программирование_на_Python_задачи_и_теория_на_деревья_и_графы.pdf
Дополнительные материалы/6 Часть/6/4_Конспект__4_урок___Программирование_на_Python_задачи_и_теория_на_деревья_и_графы.pdf
7 часть
22 files • 42.42 MB
5 Notion.docx
Дополнительные материалы/7 часть/5 Notion.docx
5 Задания.docx
Дополнительные материалы/7 часть/5 Задания.docx
5 М5 Л5.pdf
Дополнительные материалы/7 часть/5 М5 Л5.pdf
5_Конспект__5_урок___Программирование_на_python._Задачи_на_динамическое_программирование..pdf
Дополнительные материалы/7 часть/5_Конспект__5_урок___Программирование_на_python._Задачи_на_динамическое_программирование..pdf
6 _Конспект__6_урок___Машинное_обучение_еще_раз_повторяем_что_может_встретиться_на_собеседовании.pdf
Дополнительные материалы/7 часть/6 _Конспект__6_урок___Машинное_обучение_еще_раз_повторяем_что_может_встретиться_на_собеседовании.pdf
6 Interview_6.ipynb
Дополнительные материалы/7 часть/6 Interview_6.ipynb
6 Notion.docx
Дополнительные материалы/7 часть/6 Notion.docx
6 Practice_5.ipynb
Дополнительные материалы/7 часть/6 Practice_5.ipynb
6 test.csv
Дополнительные материалы/7 часть/6 test.csv
6 train.csv
Дополнительные материалы/7 часть/6 train.csv
6 Задания.docx
Дополнительные материалы/7 часть/6 Задания.docx
7 Notion.docx
Дополнительные материалы/7 часть/7 Notion.docx
7 Задания.docx
Дополнительные материалы/7 часть/7 Задания.docx
7_Конспект__7_урок___Собеседования_по_теории_вероятностей_и_статистике.pdf
Дополнительные материалы/7 часть/7_Конспект__7_урок___Собеседования_по_теории_вероятностей_и_статистике.pdf
8 M5_Л8.pdf
Дополнительные материалы/7 часть/8 M5_Л8.pdf
8 Notion.docx
Дополнительные материалы/7 часть/8 Notion.docx
8 Задания.docx
Дополнительные материалы/7 часть/8 Задания.docx
8_Конспект__8_урок___Собеседования_по_AB_тестированию.pdf
Дополнительные материалы/7 часть/8_Конспект__8_урок___Собеседования_по_AB_тестированию.pdf
9 Start ML_подготовка к собеседованию.pdf
Дополнительные материалы/7 часть/9 Start ML_подготовка к собеседованию.pdf
9 Гайд для ML.pdf
Дополнительные материалы/7 часть/9 Гайд для ML.pdf
9 как оформить гитхаб.pdf
Дополнительные материалы/7 часть/9 как оформить гитхаб.pdf
Эпилог.docx
Дополнительные материалы/7 часть/Эпилог.docx
Trackers (13)
DHT
udp://evan.im:6969/announce
udp://leet-tracker.moe:1337/announce
udp://martin-gebhardt.eu:25/announce
udp://open.stealth.si:80/announce
udp://tracker.bittor.pw:1337/announce
udp://tracker.ddunlimited.net:6969/announce
udp://tracker.dler.org:6969/announce
udp://tracker.fnix.net:6969/announce
udp://tracker.opentrackr.org:1337/announce
udp://tracker.srv00.com:6969/announce
udp://tracker.tryhackx.org:6969/announce
udp://wepzone.net:6969/announce
Similar Torrents 15
Based on tags and category