Выбирайте и проходите тесты для развития навыков
Продвинутый supervised ML: калибровка, иерархии классов, multi-label vs multiclass, веса примеров, label smoothing, дистилляция, ordinal и cost-sensitive обучение, kernel-методы и prod-ловушки. Смесь одиночного и множественного выбора; в multi-select отметьте все верные утверждения.
Supervised ML среднего уровня: регуляризация, дисбаланс классов, границы решений, logistic/softmax, масштабирование признаков, кодирование категорий, деревья и типичные ошибки обучения. Смесь одиночного и множественного выбора; в multi-select отметьте все верные утверждения.
Основы обучения с учителем: размеченные данные, классификация и регрессия, обучение и предсказание, типичные функции потерь, переобучение и базовые семейства моделей. Смесь одиночного и множественного выбора; в multi-select нужно отметить все верные утверждения.
Расскажите, какая тема или уровень нужны — регистрация не обязательна.