Курс "Машинное обучение: фундаментальные инструменты и практики" представляет собой комплексное изучение основ машинного обучения с акцентом на его ключевые инструменты и практическое применение. В рамках курса студенты получат фундаментальные знания о различных алгоритмах машинного обучения, включая регрессию, классификацию, кластеризацию и нейронные сети. Они также научатся обрабатывать и анализировать данные, выбирать подходящие модели и оценивать их эффективность. Курс акцентирует внимание на практических аспектах, предлагая студентам возможность работать с реальными наборами данных, применять полученные знания на реальных задачах и разрабатывать свои собственные модели машинного обучения.