Популярные ML-методы для поиска выбросов в данных // Занятие курса «Machine Learning. Professional»

На занятии мы поговорим про задачу поиска аномалий и изучим, как с помощью методов ML можно очищать данные от выбросов. Вы в теории разберете несколько алгоритмов и примените их на практике. Кому подходит этот урок: IT-специалистам которые хотят освоить продвинутые методы ML и перейти в Data Science Дата-сайентистам, желающим углубиться в профессию Тем кто самостоятельно изучает Data Science и уже изучил основы ML Результаты урока: освоите классические ML-методы поиска аномалий. Научитесь применять их на практике для очистки данных от аномальных значений. «Machine Learning. Professional» - https://otus.pw/cvXK/
Преподаватель: Мария Тихонова - PhD Computer Science, Senior Data Scientist SberDevices, преподаватель ВШЭ, автор канала https://t.me/mashkka_ds
Подключайтесь к обсуждению в чате - https://otus.pw/X8nH/
Пройдите опрос по итогам мероприятия - https://otus.pw/kbPK/
Следите за новостями проекта: Telegram: https://t.me/Otusjava
ВКонтакте: https://otus.pw/850t
LinkedIn: https://otus.pw/yQwQ/
Хабр: https://otus.pw/S0nM/