Кураторы курса
«Нейронные сети на python»
Владимир Головачёв
35 лет, Москва
Занимался и занимаюсь применением машинного обучения и нейронных сетей для предсказания финансовых временных рядов. Расскажу, как готовить подобные данные для обучения алгоритмов, как тестировать стратегии и каких ошибок следует избегать. Помимо задач предсказания строил метамодели и алгоритмы формирующие портфель. Технологии: Python 3, Pandas, Numpy, Keras/Tensorflow
Работа с изображениями
Компьютерное зрение
Работа с текстовыми задачами
Работа с временными рядами
Работа с регрессией
Машинное творчество
Работа со звуком (распознавание голоса)
Классическое машинное обучение
Машинное обучение в финансах
Дмитрий Ермилов
28 лет, Москва
Обладаю опытом разработки моделей распознавания образов в изображениях, моделей распознавания слов / фраз в английской речи, моделей обработки естественного языка (NLP). Большой опыт построения моделей регрессии, бинарной / множественной классификации.
Работа с изображениями
Компьютерное зрение
Работа с текстовыми задачами
Работа с временными рядами
Работа с регрессией
Машинное творчество
Работа со звуком (распознавание голоса)
Классическое машинное обучение
Артур Комаров-Пейсахович
30 лет, Днепр
Решал следующие задачи:
  • Выбор оптимального провайдера для максимизации доставляемости рассылки.
  • Составление модели персонального расписания коммуникаций (вопросы объемов, типов, каналов связи) на основе поведения пользователя.
  • Практический опыт внедрения сетей в high-load с применением динамического обучения, внешнего обучения. Обучение с подкреплением.
Работа с изображениями
Компьютерное зрение
Работа с текстовыми задачами
Работа с временными рядами
Работа с регрессией
Машинное творчество
Работа со звуком (распознавание голоса)
Классическое машинное обучение
Reinforcement learning
Прогнозирование поведения пользователей
Герард Костин
31 год, Инсбрук, Австрия
Обширный опыт в решении задач с использование методов ML в следующих областях: телекоммуникации, банковский сектор, интернет-провайдеры, промышленные предприятия, e-commerce.
Практический опыт работы с большими данными (кластеры от 5 Пб ). За свою карьеру в области Data Science запускал это направления с нуля в таких компаниях как МТС и Ростелеком, работал совместно с компаниями из силиконовой долины США и компаниями из ЕС.
Работа с изображениями
Компьютерное зрение
Работа с текстовыми задачами
Работа с временными рядами
Работа с регрессией
Машинное творчество
Работа со звуком (распознавание голоса)
Классическое машинное обучение
Рекомендательные системы
Оптимизационные задачи
Расписание групп