Введение в машинное обучение

 Изучение основных понятий и концепций машинного обучения, обзор его истории и текущих тенденций

Описание основных типов задач в машинном обучении, таких как классификация, регрессия, кластеризация и другие

Обзор ключевых методов и алгоритмов, используемых в машинном обучении, их применения и особенностей

Изучение процессов выбора и подготовки данных для обучения моделей, включая очистку данных и их нормализацию

Методы оценки качества моделей машинного обучения и интерпретация полученных результатов

Разбор практических примеров и реальных кейсов для лучшего понимания применения машинного обучения в различных областях