Machine Learning — путь к Senior Data Scientist

00:00 Знакомство

2:20 Программа

2:54 С чего начинается проект

3:13 Подготовка данных

3:55 Исключение рядов или столбцов с большим количеством пропусков

4:33 Замена особенным значением

5:17 Использование методов аналитики

6:07 Выделение аномалий

8:20 Преобразование данных

9:20 Приведение данных к числовым

12:44 Приведение данных к категориям

13:48 Инженирование признаков

17:58 Нормализация и регуляция

19:15 Почему важно понимать бизнес, в котором вы работаете

22:10 Коррекционный анализ

23:38 Выбор признаков и выделение признаков

26:20 Развертывание модели

27:30 Развертывание офлайн

28:11 Развертывание онлайн

29:29 Облачные платформы (инструменты)

31:28 On-premise tools

33:09 Версионизация модели

38:42 Мониторинг решения в рабочей среде

44:44 Data drift

46:41 Concept drift

50:50 Мониторинг ценовой функции и уверенности

52:30 Сравнение с опорной моделью

54:11 Оценка по размеченным данным

56:12 Интерпретация решения

1:02:55 Методы анализа данных

1:06:42 Использование легко объясняемых моделей

1:07:40 Техники интерпретации

1:20:50 Выводы