В 3-м выпуске подкаста мы поговорим об основных методах машинного обучения. Если вы только начинаете свой путь в этой интереснейшей области искусственного интеллекта, выпуск может показаться вам несколько перегруженным новой терминологией, но не стоит этого пугаться. Чем чаще вы будете встречаться с новыми терминами, тем быстрее они станут понятными и привычными. И вы с легкостью начнете отличать классификацию и регрессию, будете понимать сильные и слабые стороны машины опорных векторов, деревьев решений, нейросетей и других страшных слов :) Интересного вам прослушивания!

Буду благодарен за обратную связь!

Оставляйте ваши комментарии. Они помогут сделать подкаст лучше! Напишите что вам было понятно, что не очень, какие темы раскрыть, ну, и вообще в какую сторону катить этот подкаст :)

Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (https://t.me/toBeAnMLspecialist)

Со мной можно связаться по электронной почте: [email protected]

А еще я сделал бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram на Степике (https://stepik.org/120924). Присоединяйтесь, если хотите научиться разрабатывать телеграм-ботов!

Выразить благодарность можно добрым словом и/или донатом (https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)

Music by Audionautix.com