Входные данные
Подготовить признаки в ожидаемом формате.
Работа с моделями машинного обучения
Изучите, как применять готовую модель и оценивать её результаты.
В чём состоит навык
Работа с моделями машинного обучения — подготовка входных данных, получение результатов модели и проверка их пригодности для задачи.
В каких профессиях пригодится навык
Эти профессии связаны с навыком в каталоге KURSEZ. Конкретные задачи зависят от специализации и места работы.
Связанные профессии
Где пригодится
Применение
Получить результат модели на новых примерах.
Контроль
Проверить ошибки и применимость результата.
Подготовка, навыки и инструменты
Определите назначение модели, формат входных данных и условия её использования.
Связанные навыки
Связанные инструменты
Курсы для развития навыка «Работа с моделями машинного обучения»
Яндекс ПрактикумMLOps для разработки и мониторинга моделей
Курс для технических специалистов с опытом ML: автоматизация подготовки данных, экспериментов, развёртывания и мониторинга моделей.
116 400 ₽
Стоимость курса
от 4 752 ₽ / мес. на 36 мес.
Яндекс ПрактикумИИ-инженер
Курс для специалистов с опытом в разработке и машинном обучении: от языковых моделей и RAG до запуска и эксплуатации ИИ-сервиса.
135 200 ₽
Стоимость курса
от 5 520 ₽ / мес. на 36 мес.
ProductStarData Science: быстрый старт
Мини-курс ProductStar об основах Data Science: Python, работа с таблицами, визуализация, машинное обучение и учебные задачи прогнозирования.
19 900 ₽
При оплате частями
1 990 ₽ / мес. · 10 мес.
KARPOV.COURSESМашинное обучение (ИТМО и KARPOV.COURSES)
Совместная онлайн-программа karpov.courses и AI Talent Hub ИТМО о разработке систем машинного обучения. От основ Python и статистики участники переходят к моделям, веб-сервисам, MLOps и собственному ML-продукту.
250 000 ₽
Стоимость курса
Что важно знать о навыке «Работа с моделями машинного обучения»
Работа с моделью включает подготовку данных в нужном формате и получение прогнозов или других результатов. Готовую модель можно применять без изменения её параметров, если её назначение и условия использования подходят задаче.
Модель может ошибаться, особенно когда новые данные отличаются от обучающих. Перед использованием проверяют формат входов, качество на подходящих примерах, ограничения и необходимость контроля результата человеком.
Для практики примените учебную модель классификации к отложенным примерам. Сравните предсказания с известными ответами и рассмотрите случаи, в которых модель ошиблась.