Артамонов С.А. - Машинное обучение для решения прикладных задач - 2. Методология машинного обучения

00:00 Заставка 00:15 Тема лекции: методология машинного обучения 06:57 Обучение алгоритма и оценка его качества 13:27 Разбиение выборки на train и test 16:46 Инструменты для отделения тестовой выборки от тренировочной 43:28 Метод стратификации 51:51 Разбиение выборки на три части 55:38 Метод кросс-валидации 01:00:47 Интерфейс sklearn. Обучение и применение модели. Оценка качества 01:06:22 Предобработка данных 01:15:15 Датасеты 01:16:00 Работа с моделями 01:18:35 Pipeline 01:21:09 Завершение #learning