Формат: семь коротких лекций, примерно 20 минут каждая. Игорь Абрамов, автор курса и многократный победитель ML-соревнований, проанализировал решения, которые занимали первые строчки лидербордов Codenrock в 2025 году.
Ты узнаешь про ключевые черты сильного проекта:
❓ Почему красивой метрике не всегда стоит верить.
❓ Как выжать из модели максимум, не тратя ресурсы вслепую.
❓ Что делать, чтобы не потерять самое важное в данных.
❓ Какую пользу можно получить даже от неразмеченной выборки.
❓ Как научить модель видеть сходство объектов.
❓ Каким образом быстро адаптировать готовые модели под практическую задачу.
❓ Как довести решение до внятной, рабочей упаковки.
После каждой лекции — задачи для практики, которые помогут освоить приёмы в деле.
В первом уроке разбираемся с валидацией. Ты поймёшь, как устроены KFold, stratified и group-wise подходы, научишься смотреть на доверительные интервалы и распознавать утечки данных — база для всех, кто хочет реально оценивать качество модели.
▶️ Хочешь разобраться глубже? Тогда переходи к курсу и узнай, как создавать победные ML-решения на хакатонах: https://cnrlink.com/mlcoursestg