Только начинаете знакомство с машинным обучением?

Приходите на наш вводный урок курса «Machine Learning. Basic» и узнайте, как работает один из самых простых и интуитивно понятных алгоритмов — K-ближайших соседей (KNN).
📍 Что вас ждет на вебинаре?
- Пошаговое объяснение принципа работы KNN: как сравниваются объекты и почему “соседи” важны.
- Практический пример: классифицируем объекты по реальным данным с помощью Python и библиотеки scikit-learn.
- Обсудим, когда KNN работает хорошо, а когда лучше выбрать другой подход.
👥 Кому будет полезно?
- Начинающим, делающим первые шаги в машинном обучении.
- Студентам технических и экономических направлений.
- Всем, кто хочет понять базовую механику алгоритмов классификации.
✅ Что вы узнаете по итогам вебинара?
- Как работает алгоритм K-ближайших соседей и зачем он нужен.
- Как подготовить данные и обучить модель в Jupyter Notebook.
- Как визуализировать результаты и оценить точность классификации.
Присоединяйтесь — и вы поймете, что машинное обучение начинается с простых идей которые легко реализовать своими руками!
«Machine Learning. Basic» - https://otus.pw/LhCI/ Преподаватель: Игорь Стурейко - Teamlead, главный инженер
Пройдите опрос по итогам мероприятия - https://otus.pw/6RqU/ → https://vk.com/otusru Следите за новостями проекта:
→ Telegram: https://t.me/Otusjava → Хабр: https://otus.pw/S0nM/ #курсыИТ #ITобразование #ИТобразование #IT #ИТ #информационныетехнологии #ITкурсы #курсыIT #программирование #ИТкурсы