Подготовка
Проверить и разделить данные для обучения и оценки.
Разработка моделей машинного обучения
Изучите путь от постановки задачи до оценки обученной модели.
В чём состоит навык
Разработка модели машинного обучения — подготовка данных, выбор метода, обучение и проверка модели под заданную задачу.
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
Обучение
Выбрать базовый метод и настроить модель.
Оценка
Сравнить качество с базовым решением и изучить ошибки.
Подготовка, навыки и инструменты
Определите целевую переменную, доступные данные, метрику и условия будущего применения.
Связанные навыки
Связанные инструменты
Курсы для развития навыка «Разработка моделей машинного обучения»
Яндекс ПрактикумАудиоанализ, распознавание и генерация речи
Курс для специалистов с опытом ML: обработка аудио, распознавание и синтез речи, речевые модели и оптимизация их применения.
66 400 ₽
Стоимость курса
от 2 711 ₽ / мес. на 36 мес.
Яндекс ПрактикумОбработка естественного языка — NLP
Курс для специалистов с техническим опытом о нейросетях для обработки текста: от BERT и больших языковых моделей до RAG, поиска и агентных систем.
48 000 ₽
Стоимость курса
от 1 960 ₽ / мес. на 36 мес.
Яндекс ПрактикумML-инженер
Курс Яндекс Практикума готовит ML-инженера: школа указывает 12 месяцев и 18 проектов. Для комфортного обучения нужны основы SQL, Python и математики; доступен необязательный подготовительный модуль.
153 600 ₽
Стоимость курса
от 6 271 ₽ / 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.
Что важно знать о навыке «Разработка моделей машинного обучения»
Разработка модели начинается с постановки задачи и выбора данных, по которым можно измерить результат. Затем подготавливают признаки, обучают подходящий метод и сравнивают его с простым базовым решением.
Данные для финальной оценки отделяют от обучения и настройки, а способ разделения выбирают с учётом задачи. Если будущие данные отличаются от проверочных, полученная оценка может не отражать реальную работу модели.
Для практики создайте учебный набор признаков и разделите примеры на обучение и проверку. Обучите простую модель, посчитайте выбранную метрику и рассмотрите несколько ошибок.