«У всех лучшие стартапы, которые мы финансировали в Y Combinator, была в первую очередь идея и уже потом сам стартап.»
— Сэм Альтман



— Я хотел сегодня обобщить все другие вещи, которые будут затрагиваться в курсе. И так как это в большинстве своем лекции от приглашенных гостей, это мой шанс рассказать о своих убеждениях. И я хотел бы начать с того, что делает Кремниевую долину такой особенной. 100 человек в аудитории здесь в Стэнфорде. Будут сотни тысяч или миллионы людей по всему миру, которые посмотрят это видео в сети. И когда я путешествую по миру, рассказывая о стартапах, самый популярный вопрос, который мне задают, это «Почему Кремниевая долина? Что там происходит? Что отличает её от других? Почему мы не можем этим заниматься там, откуда я родом?».

— Добро пожаловать. Это CS183F, спасибо, что пришли, мы надеемся, это будет очень хороший курс. Мы собираемся попытаться научить вас тому, что вам нужно в первые 100 дней стартапа, по сути, мы научим вас как перейти от сырой идеи к компании.

Я глава Y Combinator, Сэм Альтман, я учу этих людей уже продолжительное время и надеюсь, мы сможем доступно все объяснить. Сегодня помимо меня в качестве приглашенного спикера выступит Дастин Московиц.

Дастин является одним из основателей Facebook и CTO и разработчик MVP. Сейчас он сооснователь и CEO Asana. Дастин выступает первым от лица этого курса, и о его выступлении я говорю другим людям чаще всего. Оно о том, зачем начинать стартап и это на самом деле очень важный вопрос, о котором люди недостаточно думают. Он любезно согласился вернуться и рассказать об этом снова.

Пятую статью курса мы посвятим простым методам композиции: бэггингу и случайному лесу. Вы узнаете, как можно получить распределение среднего по генеральной совокупности, если у нас есть информация только о небольшой ее части; посмотрим, как с помощью композиции алгоритмов уменьшить дисперсию и таким образом улучшить точность модели; разберём, что такое случайный лес, какие его параметры нужно «подкручивать» и как найти самый важный признак. Сконцентрируемся на практике, добавив «щепотку» математики.

UPD 01.2022: С февраля 2022 г. ML-курс ODS на русском возрождается под руководством Петра Ермакова couatl. Для русскоязычной аудитории это предпочтительный вариант (c этими статьями на Хабре – в подкрепление), англоговорящим рекомендуется mlcourse.ai в режиме самостоятельного прохождения.

Видеозапись лекции по мотивам этой статьи в рамках второго запуска открытого курса (сентябрь-ноябрь 2017).

Привет всем! Приглашаем изучить седьмую тему нашего открытого курса машинного обучения!

Данное занятие мы посвятим методам обучения без учителя (unsupervised learning), в частности методу главных компонент (PCA — principal component analysis) и кластеризации. Вы узнаете, зачем снижать размерность в данных, как это делать и какие есть способы группирования схожих наблюдений в данных.

UPD 01.2022: С февраля 2022 г. ML-курс ODS на русском возрождается под руководством Петра Ермакова couatl. Для русскоязычной аудитории это предпочтительный вариант (c этими статьями на Хабре – в подкрепление), англоговорящим рекомендуется mlcourse.ai в режиме самостоятельного прохождения.

Видеозапись лекции по мотивам этой статьи в рамках второго запуска открытого курса (сентябрь-ноябрь 2017).

Сообщество Open Data Science приветствует участников курса!

В рамках курса мы уже познакомились с несколькими ключевыми алгоритмами машинного обучения. Однако перед тем как переходить к более навороченным алгоритмам и подходам, хочется сделать шаг в сторону и поговорить о подготовке данных для обучения модели. Известный принцип garbage in – garbage out на 100% применим к любой задаче машинного обучения; любой опытный аналитик может вспомнить примеры из практики, когда простая модель, обученная на качественно подготовленных данных, показала себя лучше хитроумного ансамбля, построенного на недостаточно чистых данных.

UPD 01.2022: С февраля 2022 г. ML-курс ODS на русском возрождается под руководством Петра Ермакова couatl. Для русскоязычной аудитории это предпочтительный вариант (c этими статьями на Хабре – в подкрепление), англоговорящим рекомендуется mlcourse.ai в режиме самостоятельного прохождения.

Всем привет!

Сегодня мы детально обсудим очень важный класс моделей машинного обучения – линейных. Ключевое отличие нашей подачи материала от аналогичной в курсах эконометрики и статистики – это акцент на практическом применении линейных моделей в реальных задачах (хотя и математики тоже будет немало).

Пример такой задачи – это соревнование Kaggle Inclass по идентификации пользователя в Интернете по его последовательности переходов по сайтам.

UPD 01.2022: С февраля 2022 г. ML-курс ODS на русском возрождается под руководством Петра Ермакова couatl. Для русскоязычной аудитории это предпочтительный вариант (c этими статьями на Хабре – в подкрепление), англоговорящим рекомендуется mlcourse.ai в режиме самостоятельного прохождения.

Все материалы доступны на GitHub.
А вот видеозапись лекции по мотивам этой статьи в рамках второго запуска открытого курса (сентябрь-ноябрь 2017). В ней, в частности, рассмотрены два бенчмарка соревнования, полученные с помощью логистической регрессии.

Привет всем, кто проходит курс машинного обучения на Хабре!

В первых двух частях (1, 2) мы попрактиковались в первичном анализе данных с Pandas и в построении картинок, позволяющих делать выводы по данным. Сегодня наконец перейдем к машинному обучению. Поговорим о задачах машинного обучения и рассмотрим 2 простых подхода – деревья решений и метод ближайших соседей. Также обсудим, как с помощью кросс-валидации выбирать модель для конкретных данных.

UPD 01.2022: С февраля 2022 г. ML-курс ODS на русском возрождается под руководством Петра Ермакова couatl. Для русскоязычной аудитории это предпочтительный вариант (c этими статьями на Хабре – в подкрепление), англоговорящим рекомендуется mlcourse.ai в режиме самостоятельного прохождения.

Второе занятие посвящено визуализации данных в Python. Сначала мы посмотрим на основные методы библиотек Seaborn и Plotly, затем поанализируем знакомый нам по первой статье набор данных по оттоку клиентов телеком-оператора и подглядим в n-мерное пространство с помощью алгоритма t-SNE. Есть и видеозапись лекции по мотивам этой статьи в рамках второго запуска открытого курса (сентябрь-ноябрь 2017).

UPD 01.2022: С февраля 2022 г. ML-курс ODS на русском возрождается под руководством Петра Ермакова couatl. Для русскоязычной аудитории это предпочтительный вариант (c этими статьями на Хабре – в подкрепление), англоговорящим рекомендуется mlcourse.ai в режиме самостоятельного прохождения.

Сейчас статья уже будет существенно длиннее. Готовы? Поехали!