Машинное обучение: выделение факторов на Python [Центр digital-профессий ITtensive]

Описание

Чему вы научитесь

Процесс и модель машинного обучения
Заполнение пропусков в данных
Линейная регрессия и L1/L2 регуляризация
Решающие деревья и ансамбли стекинга
Корреляция и взаимная информация
Метод главных компонент (PCA)
Сингулярное разложение (SVD)
Анализ независимых компонент (ICA)
Многомерное шкалирование (MDS)
t-SNE, UMAP, LargeVis

Требования

Продвинутый Python
Основы математической статистики

Описание
Мы разберем задачу хакатона 2020 года по выделению факторов, в наибольшей степени влияющих на продолжительность жизни в России, с точки зрения фундаментальных и прикладных подходов к понижению размерности данных. В заключении построим ансамбль моделей для предсказания продолжительности жизни, базируясь на выделенных факторах.
Курс разбит на 4 части. В первой части мы последовательно пройдем все этапы работы с данными: от видов задач и их постановки до работы с моделями машинного обучения для минимизации предсказательной ошибки. Дополнительно рассмотрим фундаментальные основы построения моделей машинного обучения, базовые метрики и наиболее простые модели — линейную регрессии, решающие деревья и случайный лес. А также ансамбли машинного обучения.
Во второй части на практике разберем:

Очистку и предобработку данных — ETL
Линейную регрессию для экстраполяции данных
Линейную регрессию с регуляризацией для выделения факторов
Информационные критерии понижения размерности

В заключении создадим ансамбль стекинга из простых моделей понижения размерности.
Третья часть посвящена матричным методам:

Метод главных компонент (PCA)
Сингулярное разложение (SVD)
Анализ независимых компонент (ICA)
Положительно-определенные матрицы (NMF)

Уточним решение задачи обучения без учителя через матричные методы.
В четвертой части рассмотрим нелинейные подходы:

Многомерное шкалирование (MDS).
t-SNE
UMAP
LargeVis

Стабилизируем ансамбль понижения размерности и используем его для предсказания продолжительности жизни в России, основываясь на наиболее важных макроэкономических показателях.
Для кого этот курс:

Аналитики Python, изучающие машинное обучение
Программисты больших данных
Исследователи больших данных