Метод главных компонент для снижения размерности // Курс «Machine Learning. Professional»

Вы узнаете: на занятии мы поговорим о том, в чем заключается задача снижения размерности и изучите один из самых популярных методов для ее решения - Метод Главных Компонент или Principal Component Analysis. В конце занятия у вас будет возможность применить изученный алгоритм на практике Кому подходит: - тем, кто знает основы Python и ML и хочет углубиться в ML - начинающим свой путь в DS - ИТ-специалистам, которые хотят перейти в анализ данных и DS Результаты урока: - узнаете основные подходы к задаче снижения размерности в ML - изучите метод главных компонент для снижения размерности - научитесь применять алгоритм PCA на практике «Machine Learning. Professional» - Преподаватель: Мария Тихонова - Senior Data Scientist SberDevices, преподаватель ВШЭ Подключайтесь к обсуждению в чате - Пройдите опрос по итогам мероприятия - Следите за новостями проекта: - Telegram: - ВКонтакте: - LinkedIn: - Хабр: