Практические методы борьбы с выбросами (outliers) данных в ML // «Machine Learning. Professional»

📍 Программа вебинара: На вебинаре разберем практически способы борьбы с выбросами в данных, а также популярные методы их обнаружения. Рассмотрим самые разные методы: от простых статистических, до продвинутых на основе ML-алгоритмов, а также применим их на практике. 👥 Кому подходит этот урок: неспециалистам, которые хотят начать карьеру в Data Science и анализе данных IT-специалистам, которые только начинают свой путь в ML Тем, кто давно хотел начать изучать DS ✅ Результаты урока: познакомитесь технологиями обнаружения и борьбы с выбросами узнаете основные методы поиска аномалий научитесь применять их на практике «Machine Learning. Professional» - https://otus.pw/26tj/
Преподаватель: Мария Тихонова - PhD Computer Science, Senior Data Scientist SberDevices, преподаватель ВШЭ, автор канала https://t.me/mashkka_ds
Пройдите опрос по итогам мероприятия - https://otus.pw/bOue/
Следите за новостями проекта: Telegram: https://t.me/Otusjava
ВКонтакте: https://otus.pw/850t
LinkedIn: https://otus.pw/yQwQ/
Хабр: https://otus.pw/S0nM/