Добрый день! Меня зовут Сергей Спирёв, и я являюсь автором данного курса. Когда я только начинал свой путь в изучении машинного обучения, тема метрик качества была для меня какой-то «головоломной». Вроде бы и нет в ней какого-то совсем уж сложного математического аппарата, но когда в неё углубляешься, то в голове каша и винегрет из понятий, формул, терминов. А когда её ещё и преподносят в академической форме, то тут уж совсем тоска зелёная. Но тема метрик качества является одной из основополагающих в машинном обучении. Это фундамент, на котором строится всё машинное обучение с точки зрения применимости и полезности моделей на практике. И хорошо разбираться в этом вопросе – это важный момент. Как понять, ваша модель «умная» или «глупая»? Понять это можно, только посмотрев на её ошибки и оценки качества. Хорошо, посмотрели на оценки качества – результат получился супер. Отлично! Но подходит ли та метрика качества, которую вы применили к вашей модели, или она не учитывает важные особенности ваших данных? На эти вопросы специалист по машинному обучению должен уметь отвечать. Скажу также, что по своей натуре я не являюсь теоретиком. Я предпочитаю, когда теория соединяется с практикой. Через практику я могу понять больше, чем из сухих формул. Этот же подход я применяю в подготовке обучающего материала. Я не теоретизирую много, стараюсь не углубляться туда, куда не нужно углубляться с точки зрения здравого смысла и практической применимости. А также пытаюсь сложные понятия перевести на простой человеческий язык. Материала, предоставленного в курсе будет достаточно, чтобы приобрести надёжную базу, на которую впоследствии вы можете наслаивать новые знания в такой интересной области, какой является машинное обучение. Для кого этот курс Курс для тех, кто уже делает первые шаги в изучении машинного обучения, но желает глубже изучить вопросы оценки качества моделей с использованием инструментов библиотеки Scikit-learn.
