Оценка и тюнинг моделей

PRO-курс

Курс помогает научиться не только обучать, но и грамотно оценивать и улучшать ML-модели. Студент закрепляет понимание метрик регрессии и классификации, осваивает практики кросс-валидации и подбора гиперпараметров, учится анализировать результаты экспериментов и избегать типичных ловушек — переобучения на валидации, p-hacking и завышенных ожиданий. Отдельное внимание уделяется интерпретации метрик для принятия продуктовых решений.

  • 16 часов
  • 4 модуля
  • 8 уроков

Курс по оценке и оптимизации ML-моделей: выбор метрик, кросс-валидация, подбор гиперпараметров (GridSearch/RandomSearch) и интерпретация результатов экспериментов.

Из чего состоит курс?

Тематические модули, которые входят в состав этого курса.

Метрики качества: углубление после основ

2 урока

Расширяем и закрепляем понимание метрик для регрессии и классификации.

Кросс-валидация и честная оценка качества

2 урока

Разбираемся, как избежать переоценки моделей и правильно строить схемы валидации.

Подбор гиперпараметров моделей

2 урока

Учимся системно подбирать гиперпараметры и не переобучаться на валидации.

Сравнение моделей и интерпретация результатов

2 урока

Научимся сравнивать несколько моделей и делать взвешенные выводы.

Частые вопросы о курсе на TeoBrain

О том, как устроен курс, как он связан с карьерным треком и как помогает освоить технологию шаг за шагом

Курс на TeoBrain — это концентрированный фокус на одной технологии: он помогает глубоко разобраться в конкретном инструменте или подходе. Карьерный трек — более широкий маршрут к профессии, который включает несколько таких курсов, практику и карьерные шаги. Часто самый устойчивый результат даёт не один курс, а прохождение целого трека.

Каждый курс посвящен одной технологии или группе близких инструментов: язык программирования, фреймворк, стек для анализа данных и т.д. Внутри курса материал подается так, чтобы ты не просто знал определения, а понимал, как эта технология живёт в реальных задачах и проектах.

Курс разбит на тематические модули, каждый из которых отвечает за свою часть технологии: от базовых концепций до более продвинутых сценариев. Внутри модулей находятся уроки, а каждый урок — это серия экранов, где материал изложен небольшими порциями, чтобы его было легче воспринимать и возвращаться к нужным фрагментам.

Каждый урок состоит из последовательности экранов: объяснение, примеры, задачи, разбор типичных ошибок. На любом экране можно обратиться к AI-тьютору — он пояснит непонятное место, поможет разобраться с кодом или задачей и подскажет, за что зацепиться, если ты застрял. Это делает обучение более гибким: ты не ждёшь вебинара или ответа наставника, а получаешь поддержку сразу в момент вопроса.

Да, один курс может помочь точечно прокачать нужную технологию или закрыть конкретный пробел в знаниях. Но если ты планируешь выход на новую роль или смену профессии, чаще всего выгоднее идти по карьерному треку: он заранее собирает несколько курсов, практику и карьерные инструменты в цельный маршрут, чтобы ты пришёл к офферу, а не просто прошёл один сильный курс.

Входит в карьерные треки

Экспертное мнение