{"id":371086,"date":"2024-05-21T04:40:08","date_gmt":"2024-05-21T04:40:08","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=371086"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"2024-05-21T04:40:08","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=371086","title":{"rendered":"<span>\u041c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043a \u0441\u043e\u0431\u0435\u0441\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u044e Data Scientist. \u0427\u0430\u0441\u0442\u044c 2: \u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442! \u041c\u0435\u043d\u044f \u0437\u043e\u0432\u0443\u0442 \u0410\u0440\u0442\u0435\u043c. \u042f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e Data Scientist&#8217;\u043e\u043c \u0432 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 \u041c\u0435\u0433\u0430\u0424\u043e\u043d (\u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0431\u0435\u0437\u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u043d\u0435\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445\u00a0<a href=\"https:\/\/nn.megafon.ru\/onefactor\/\">OneFactor<\/a>). \u041c\u044b \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 (credit scoring), \u043b\u0438\u0434\u043e\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 (lead generation) \u0438 \u0430\u043d\u0442\u0438\u0444\u0440\u043e\u0434 (anti-fraud) \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u043b\u0435\u043a\u043e\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u0433\u0435\u043e-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u0443 (geoanalytics).<\/p>\n<p>\u0412\u00a0<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/megafon\/articles\/795261\/\">\u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435<\/a>\u00a0\u044f \u043f\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u043b\u0441\u044f \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u0430\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043a \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0437 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u0432\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 (\u0434\u043b\u044f \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445) \u044d\u0442\u0430\u043f\u043e\u0432 &#8212; Live Coding.<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432\u0441\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u043c \u0438\u0437 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0441\u0435\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0441\u043e\u0431\u0435\u0441\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u044e Data Scientist:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/megafon\/articles\/795261\/\">Live Coding<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/strong><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/megafon\/articles\/808585\/\">\u0421\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435\/\u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0414\u0438\u0437\u0430\u0439\u043d \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f (middle+\/senior)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u044c\u044e (middle+\/senior)<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/76e\/b33\/f80\/76eb33f80ceb693d5bba5236fb3b9068.jpeg\" alt=\"\u0422\u0438\u043f\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u044c\u044e \u0433\u043b\u0430\u0437\u0430\u043c\u0438 Dall-E 3\" title=\"\u0422\u0438\u043f\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u044c\u044e \u0433\u043b\u0430\u0437\u0430\u043c\u0438 Dall-E 3\" width=\"1024\" height=\"1024\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/76e\/b33\/f80\/76eb33f80ceb693d5bba5236fb3b9068.jpeg\" data-blurred=\"true\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0422\u0438\u043f\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u044c\u044e \u0433\u043b\u0430\u0437\u0430\u043c\u0438 Dall-E 3<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043a \u0441\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c\u0443 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e.<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0417\u0430\u043c\u0435\u0447\u0430\u043d\u0438\u044f<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<p>\u042f \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435, \u043d\u043e \u0438 \u043d\u0430 \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u043c. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0443 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438 \u0442\u043e\u0433\u043e \u0436\u0435 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u0430 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u043c \u0438 \u043d\u0430 \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435, \u0442\u043e \u044f \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0435, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u0441\u0430\u043c \u0441\u043c\u043e\u0433 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442.<\/p>\n<p>\u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u043c, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u044d\u0442\u043e must have \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043f\u043e IT \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043d\u043e \u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043a \u0441\u043e\u0431\u0435\u0441\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e. \u0417\u0430\u0447\u0430\u0441\u0442\u0443\u044e \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f (\u043d\u0430 \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u043c) \u043f\u0440\u043e\u0449\u0435 \u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u0435 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u043e\u0432 \u0438 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0443\u0441\u0442\u043e\u044f\u043b\u0438\u0441\u044c \u0438 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043b\u043e\u0445\u043e\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0443\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f.<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043a\u043d\u0438\u0433 \u044f \u0431\u0443\u0434\u0443 \u043f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u0430 (\u043f\u043e \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438), \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u044b \u0441\u0430\u043c\u0438 \u0441\u043c\u043e\u0433\u043b\u0438 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0433\u0434\u0435 \u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043e\u0431\u0440\u0435\u0441\u0442\u0438. \u0414\u043b\u044f \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043b\u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u044b \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u044e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u043b\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u043a\u043d\u0438\u0433, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0432 \u043d\u0438\u0445 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0442\u0440\u044b\u0432\u043e\u043a, \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0439 \u0438 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043d\u0443\u0436\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e.<\/p>\n<p>\u041f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e, \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u044b \u043d\u0430 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435 \u0438\u0434\u0443\u0442 \u0440\u0430\u043d\u044c\u0448\u0435 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u043c (\u0442\u0430\u043c, \u0433\u0434\u0435 \u043e\u043d\u0438 \u0435\u0441\u0442\u044c).<\/p>\n<p>\u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 &#8212; \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0435, \u043d\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0445 (\u043f\u043e\u043c\u0435\u0447\u0435\u043d\u044b <code>paid<\/code>). \u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u044e \u043f\u043e\u043a\u0443\u043f\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0447\u0435\u0442\u043a\u043e \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0435 \u043b\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438.  <\/p>\n<p>\u0421\u0432\u043e\u0438 \u043b\u044e\u0431\u0438\u043c\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b \u044f \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0438\u043b \u2b50.<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<h2>\u0421\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"#%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5-%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5-%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5\">\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%B0%D0%BB%D1%8B\">\u041c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b<\/a><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"#%D0%BA%D0%BD%D0%B8%D0%B3%D0%B8\">\u041a\u043d\u0438\u0433\u0438<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81%D1%8B\">\u041a\u0443\u0440\u0441\u044b<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#%D1%81%D0%B0%D0%B9%D1%82%D1%8B\">\u0421\u0430\u0439\u0442\u044b<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#%D1%88%D0%BF%D0%B0%D1%80%D0%B3%D0%B0%D0%BB%D0%BA%D0%B8\">\u0428\u043f\u0430\u0440\u0433\u0430\u043b\u043a\u0438<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BD%D0%BE%D0%B5\">\u0420\u0430\u0437\u043d\u043e\u0435<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BC-%D0%B8%D1%82%D0%BE%D0%B3%D0%B8\">\u041f\u043e\u0434\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u0438\u0442\u043e\u0433\u0438<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#%D1%87%D1%82%D0%BE-%D0%B4%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B5\">\u0427\u0442\u043e \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435?<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5-%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5-%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5\" id=\"\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435-\u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435-\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\"><\/a><\/p>\n<h2>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>\u0421\u0435\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c\u0443 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c Data Science \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u044c\u044e (\u0432 \u0442\u043e\u043c \u0438\u043b\u0438 \u0438\u043d\u043e\u043c \u0432\u0438\u0434\u0435), \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f ML, \u0431\u0435\u0437 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043d\u0435 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0441\u0435\u043a\u0446\u0438\u044e \u043f\u043e \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 ML\/DL (RecSys, NLP, Time Series, CV, RL, ASR\/TTS \u0438 \u0442.\u0434.).<\/p>\n<p>\u0412 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043c\u044b:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><em>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u044b \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447<br \/><\/em>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u0443\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c (supervised learning), \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0435\u0437 \u0443\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f (unsupervised learning), \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c \u043f\u0440\u0438\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0443\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f (semi-supervised learning), \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u0434\u043a\u0440\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c (reinforcement learning) \u0438 \u0442\u0434.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><em>\u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<br \/><\/em>\u041b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0435, &#171;\u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044f\u043d\u043d\u044b\u0435&#187;, \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435, \u0430\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u0438, \u0431\u0443\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433\u0438, \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><em>\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435<br \/><\/em>\u0420\u0430\u0437\u043d\u043e\u0432\u0438\u0434\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0442\u0438\u043f\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0442\u0434.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><em>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<br \/><\/em>\u041a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0438 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430: \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438, \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d (online) \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438, \u043e\u0444\u043b\u0430\u0439\u043d (offline) \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438, \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c. \u0412\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u044f: leave-p-out cross-validation, k-fold cross-validation, holdout method \u0438 \u0442.\u0434. \u041f\u0435\u0440\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 (overfitting) vs. \u043d\u0435\u0434\u043e\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 (underfitting), bias-variance trade-off, \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b vs. \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432, \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u044f\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f, \u0434\u0438\u0441\u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432 \u0438 \u0442\u0434.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%B0%D0%BB%D1%8B\" id=\"\u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b\"><\/a><\/p>\n<h2>\u041c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b<\/h2>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e \u043a\u0430\u043a \u043c\u044b \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u0441 \u0442\u0435\u043c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043c\u044b \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0438\u0437\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\/\u043e\u0441\u0432\u0435\u0436\u0438\u0442\u044c, \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0442\u0438 \u043a \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u0430\u043c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0430\u043c \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0443\u0442.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"%D0%BA%D0%BD%D0%B8%D0%B3%D0%B8\" id=\"\u043a\u043d\u0438\u0433\u0438\"><\/a><\/p>\n<h3>\u041a\u043d\u0438\u0433\u0438<\/h3>\n<h4>\u2b50\u00a0\u0423\u0447\u0435\u0431\u043d\u0438\u043a \u043f\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u043e\u0442 \u0428\u0410\u0414<\/h4>\n<p><a href=\"https:\/\/education.yandex.ru\/handbook\/ml\/\">\u041e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u0443\u0447\u0435\u0431\u043d\u0438\u043a<\/a> \u043f\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u043e\u0442 \u0428\u0410\u0414 \u2014 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0445, \u043a\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0431\u043e\u0438\u0442\u0441\u044f \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0438 \u0445\u043e\u0447\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u044f\u0445 ML. \u0412\u044b \u0438\u0437\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u044e \u0438 \u0442\u043e\u043d\u043a\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432, \u043f\u0440\u043e\u0439\u0434\u044f \u043f\u0443\u0442\u044c \u043e\u0442 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043e \u0442\u0435\u043c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0441\u0432\u0435\u0436\u0438\u0445 \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f\u0445. \u0412 \u0443\u0447\u0435\u0431\u043d\u0438\u043a \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0433\u043b\u0430\u0432\u044b, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0437\u0430 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438, \u0430 \u0435\u0449\u0451 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u00a0<a href=\"https:\/\/forms.yandex.ru\/surveys\/10035916.245bdebafd6fa751cd7ea4b25c91f532b966e71c\/\">\u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435\u0441\u044c<\/a>\u00a0\u043d\u0430 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<p>\u041b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0439 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441 \u043d\u0430 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u00a0<em>&#171;\u043e\u0441\u0432\u0435\u0436\u0438\u0442\u044c&#187;<\/em>\u00a0\u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u0438 ML.<\/p>\n<h4>An Introduction to Statistical Learning\u00a0by Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Rob Tibshirani +\u00a0The Elements of Statistical Learning\u00a0by Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman<\/h4>\n<p>\u0410\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438 \u0443\u0447\u0435\u0431\u043d\u0438\u043a\u0430 \u043f\u043e ML \u043e\u0442 \u0428\u0410\u0414 \u043d\u0430 \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435 \u0441 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u0438\u043c \u043f\u043e\u0433\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0432 \u0438\u0437\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0435\u043c\u044b.<br \/>\u041f\u0435\u0440\u0432\u0430\u044f \u043a\u043d\u0438\u0433\u0430 (<a href=\"https:\/\/www.statlearning.com\/\"><em>An Introduction to Statistical Learning<\/em><\/a>) \u043f\u043e\u0434\u043e\u0439\u0434\u0435\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445, \u0430 \u0432\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e (<a href=\"https:\/\/hastie.su.domains\/Papers\/ESLII.pdf\"><em>The Elements of Statistical Learning<\/em><\/a>) \u043b\u0435\u0433\u0447\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u043c.<\/p>\n<h4>Machine Learning Simplified: A gentle introduction to supervised learning\u00a0by Andrew Wolf<\/h4>\n<p>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u0446\u0435\u043b\u044c\u00a0<a href=\"https:\/\/themlsbook.com\/read\"><em>Machine Learning Simplified<\/em><\/a>\u00a0\u2014 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u044c \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0438\u043d\u0442\u0443\u0438\u0446\u0438\u044e \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0412 \u043d\u0435\u0439 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0438\u043d\u0442\u0443\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u0439, \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u0435\u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0432\u043e \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0441\u044f \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u0430\u044f \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0430.<\/p>\n<h4>\u2b50\u00a0The Kaggle Book<\/h4>\n<p>\u0412\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/discussions\/general\/320574\">\u043a\u043d\u0438\u0433\u0438<\/a> \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439, \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u043a\u043e\u0434\u0430, end-to-end \u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d\u044b, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u0438\u0434\u0435\u0438, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0438, \u0441\u043e\u0432\u0435\u0442\u044b \u0438 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u041b\u0443\u043a\u0430 \u041c\u0430\u0441\u0441\u0430\u0440\u043e\u043d \u0441 \u041a\u043e\u043d\u0440\u0430\u0434\u043e\u043c \u0411\u0430\u043d\u0430\u0445\u0435\u0432\u0438\u0447\u043e\u043c \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438 \u0437\u0430 \u0433\u043e\u0434\u044b \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430 Kaggle (\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 22 \u043b\u0435\u0442).<\/p>\n<h4>Interpreting Machine Learning Models With SHAP: A Guide With Python Examples And Theory On Shapley Values<\/h4>\n<p>\u042d\u0442\u0430 <a href=\"https:\/\/www.amazon.com\/dp\/B0CHL7W1DL\">\u043a\u043d\u0438\u0433\u0430<\/a> \u0441\u0442\u0430\u043d\u0435\u0442 \u0432\u0430\u0448\u0438\u043c \u0432\u0441\u0435\u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u043b\u044e\u0449\u0438\u043c \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u043f\u043e \u043e\u0441\u0432\u043e\u0435\u043d\u0438\u044e \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f SHAP. \u041e\u043d\u0430 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0432\u0435\u0441\u044c\u043c\u0430 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0441\u0442\u043e\u043a\u043e\u0432 \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0438\u0433\u0440 \u0438 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442, \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0442\u0440\u0430\u0442 \u043d\u0430 \u0442\u0430\u043a\u0441\u0438 (\u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043f\u0430\u0441\u0441\u0430\u0436\u0438\u0440\u0430\u043c\u0438) \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043e \u0441 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044f \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f SHAP \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438, \u043a\u043d\u0438\u0433\u0430 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u043d\u043e \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u0442 \u0441 SHAP \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439. \u0412\u044b \u0443\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u0442\u043e\u043d\u043a\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u044b \u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430\u00a0<code>shap<\/code>.<\/p>\n<h4>Interpretable Machine Learning. A Guide for Making Black Box Models Explainable by Christoph Molnar<\/h4>\n<p>\u042d\u0442\u0430 <a href=\"https:\/\/christophm.github.io\/interpretable-ml-book\/\">\u043a\u043d\u0438\u0433\u0430<\/a> \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u043c\u0438.<br \/>\u0418\u0437\u0443\u0447\u0438\u0432 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u0438 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0432\u044b \u0443\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435 \u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u0445, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f. \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u043a\u043d\u0438\u0433\u0435 \u0443\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u044b\u043c \u043e\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u043c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 &#171;black box&#187; \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u043a\u0430\u043a \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 (feature importance) \u0438 \u043d\u0430\u043a\u043e\u043f\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u044b (accumulated local effects), \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u0438\u044e \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u043e\u0432 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0428\u0435\u043f\u043b\u0438 (Shapley values) \u0438 LIME. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0432 \u043a\u043d\u0438\u0433\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b, \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u0438\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439.<br \/>\u0412\u0441\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0438 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043e\u0431\u0441\u0443\u0436\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f. \u041a\u0430\u043a \u043e\u043d\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u043f\u043e\u0434 \u043a\u0430\u043f\u043e\u0442\u043e\u043c? \u041a\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b \u0438\u0445 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0441\u043b\u0430\u0431\u044b\u0435 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u044b? \u041a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b? \u042d\u0442\u0430 \u043a\u043d\u0438\u0433\u0430 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041a\u043d\u0438\u0433\u0443 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0430\u043c \u043f\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e, \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0430\u043c \u043f\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c, \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430\u043c \u0438 \u0432\u0441\u0435\u043c, \u043a\u0442\u043e \u0437\u0430\u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043e\u0432\u0430\u043d \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u043c\u0438.<\/p>\n<h4>Feature Engineering and Selection: A Practical Approach for Predictive Models\u00a0by Max Kuhn and Kjell Johnson<\/h4>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0438\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u044d\u0442\u0430\u043f\u043e\u0432. \u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u043e\u0432 (\u043a\u043d\u0438\u0433, \u0431\u043b\u043e\u0433-\u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0442.\u0434.) \u0441\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u043e\u0447\u0435\u043d\u044b \u043d\u0430 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430\u0445, \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0430\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u044b \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u0433\u043d\u043e\u0440\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f.<br \/>\u0412 <a href=\"http:\/\/www.feat.engineering\/index.html\">\u044d\u0442\u043e\u0439 \u043a\u043d\u0438\u0433\u0435<\/a> \u043e\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u0434\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0414\u043b\u044f \u0438\u043b\u043b\u044e\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b (\u043d\u0430 R) \u0434\u043b\u044f \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<h4>Clean Machine Learning Code\u00a0by Moussa Taifi\u00a0paid<\/h4>\n<p><a href=\"https:\/\/leanpub.com\/cleanmachinelearningcode\">\u041a\u043d\u0438\u0433\u0430<\/a> \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 &#171;\u0440\u0435\u0446\u0435\u043f\u0442\u044b&#187; \u043f\u043e \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044e &#171;\u0447\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u043e&#187; \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441\u0430 ML \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b &#171;\u0447\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u043e&#187; \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u043c\u0435\u043d<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u0442\u0438\u043b\u044c<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>&#171;\u0427\u0438\u0441\u0442\u044b\u0435&#187; \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u044b \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81%D1%8B\" id=\"\u043a\u0443\u0440\u0441\u044b\"><\/a><\/p>\n<h3>\u041a\u0443\u0440\u0441\u044b<\/h3>\n<h4>\u2b50\u00a0Open Machine Learning Course\u00a0by Yury Kashnitsky<\/h4>\n<p><a href=\"https:\/\/mlcourse.ai\/book\/index.html\">\u041a\u0443\u0440\u0441<\/a> \u0431\u044b\u043b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/users\/yorko\/\">\u042e\u0440\u0438\u0435\u043c \u041a\u0430\u0448\u043d\u0438\u0446\u043a\u0438\u043c<\/a> \u0438 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c <a href=\"http:\/\/ods.ai\">ods.ai<\/a> \u0432 2017 \u0433\u043e\u0434\u0443.<br \/>\u042d\u0442\u043e \u0441\u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435 \u043a\u0443\u0440\u0441, \u0434\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043a\u0430\u043a \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u043d\u0430\u0432\u044b\u043a\u0438 (\u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435, \u043d\u043e \u043d\u0435 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435) \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f Junior Data Scientist. \u0412\u044b \u043d\u0435\u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0435 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0438, \u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0435\u0439 \u0437\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u043c\u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430\u043c\u0438, \u0438 \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f Kaggle Inclass, \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441-\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u043a\u0443\u0440\u0441\u0435. \u0421 2017 \u043f\u043e 2019 \u0433\u043e\u0434\u044b \u042e\u0440\u0438\u0439 \u041a\u0430\u0448\u043d\u0438\u0446\u043a\u0438\u0439 \u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0430\u044f \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430 ODS \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u043b\u0438 \u0436\u0438\u0432\u044b\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0438 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 \u0434\u0432\u0430\u0436\u0434\u044b \u0432 \u0433\u043e\u0434 \u2013 \u0441 \u0434\u043e\u043c\u0430\u0448\u043d\u0438\u043c\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438, \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0438 \u043e\u0431\u0449\u0438\u043c \u0440\u0435\u0439\u0442\u0438\u043d\u0433\u043e\u043c \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 (\u0438\u043c\u0435\u043d\u0430 \u0433\u0435\u0440\u043e\u0435\u0432 \u0437\u0430\u043f\u0435\u0447\u0430\u0442\u043b\u0435\u043d\u044b\u00a0<a href=\"https:\/\/mlcourse.ai\/book\/extra\/rating.html\">\u0442\u0443\u0442<\/a>\u00a0\u0438 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u044f, \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438). \u0421\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441\u00a0<a href=\"https:\/\/mlcourse.ai\/\">\u043a\u0443\u0440\u0441<\/a>\u00a0\u0432 \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435.<br \/>\u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e \u0442\u043e\u043c\u0443, \u043a\u0430\u043a &#171;\u043f\u0440\u043e\u0439\u0442\u0438&#187; \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043a\u0443\u0440\u0441 \u043d\u0430 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c\u00a0<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/ods\/articles\/322626\/\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>.<br \/>\u041d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 \u043d\u0430 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435\u00a0<a href=\"https:\/\/ods.ai\/tracks\/open-ml-course\">\u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0441\u044f<\/a>, \u043d\u043e &#171;\u0437\u0430\u0433\u043b\u043e\u0445&#187;.<\/p>\n<h4>\u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u00a0(\u043a\u0443\u0440\u0441 \u043b\u0435\u043a\u0446\u0438\u0439, \u041a.\u0412.\u0412\u043e\u0440\u043e\u043d\u0446\u043e\u0432)<\/h4>\n<p>\u0412 <a href=\"http:\/\/www.machinelearning.ru\/wiki\/index.php?title=%D0%9C%D0%BE\">\u043a\u0443\u0440\u0441\u0435<\/a> \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u043f\u0440\u0435\u0446\u0435\u0434\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c: \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f, \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f, \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f, \u043f\u043e\u043d\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u0418\u0437\u0443\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0438\u0445 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043a\u0430\u043a \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 10\u201315 \u043b\u0435\u0442. \u0423\u043f\u043e\u0440 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432, \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u0435\u0439, \u0434\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432 \u0438 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432. \u0422\u0435\u043e\u0440\u0435\u043c\u044b \u0432 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u0431\u0435\u0437 \u0434\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432.<\/p>\n<h4>\u2b50\u00a0\u041f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445\u00a0(\u043a\u0443\u0440\u0441 \u043b\u0435\u043a\u0446\u0438\u0439, \u0410.\u0413.\u0414\u044c\u044f\u043a\u043e\u043d\u043e\u0432)<\/h4>\n<p>\u0426\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438 <a href=\"https:\/\/github.com\/Dyakonov\/PZAD\/tree\/master\">\u043a\u0443\u0440\u0441\u0430<\/a> \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0420\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0432\u0437\u044f\u0442\u044b\u0445 \u0441 \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c (Kaggle), \u043b\u0438\u0431\u043e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043e\u0442 \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441\u0430 (&#171;small data&#187; ~ \u0434\u043e 200 \u0433\u0431):<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u043e\u0432<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0435 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u041f\u041a<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0418\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u0438 (\u0432 \u0442\u043e\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u0435 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0432\u0438\u043d\u0443\u0442\u043e\u0435 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435):<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e, \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u043f\u043b\u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438; \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0441\u0445\u0435\u043c\u044b<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>CASE: \u041f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0438\u0437\u0438\u0442\u043e\u0432 \u043f\u043e\u043a\u0443\u043f\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0441\u0443\u043f\u0435\u0440\u043c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0441\u0443\u043c\u043c \u0438\u0445 \u043f\u043e\u043a\u0443\u043f\u043e\u043a<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>CASE: \u0417\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u043e \u043f\u0440\u043e\u0431\u043a\u0430\u0445<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0418\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u043e \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0427\u0430\u0441\u0442\u044c 1 &#8212; \u0418\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0427\u0430\u0441\u0442\u044c 2 &#8212; \u041e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0427\u0430\u0441\u0442\u044c 3 &#8212; \u041c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0427\u0430\u0441\u0442\u044c 1. \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u0432 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0427\u0430\u0441\u0442\u044c 2. \u0427\u0451\u0442\u043a\u0430\u044f \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u0430\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0427\u0430\u0441\u0442\u044c 3: \u0421\u043a\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u043a\u0440\u0438\u0432\u044b\u0435 \u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0427\u0430\u0441\u0442\u044c 4: \u041c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438, \u0440\u0430\u043d\u0436\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435, \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0427\u0430\u0441\u0442\u044c 5: \u0417\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0438 \u043a\u0435\u0439\u0441\u044b<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0410\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0441\u043e\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \/ \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0431\u0440\u0430 \u0432 \u0434\u0438\u043d\u0430\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0435 (Link Prediction Problem)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u044b\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432 (Community Detection)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043b\u0435\u0441<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u0430\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0432 \u0430\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u044f\u0445 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0413\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0431\u0443\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>\u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f<\/h4>\n<p>\u0412 <a href=\"https:\/\/stepik.org\/course\/68260\/promo\">\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u043a\u0443\u0440\u0441\u0435<\/a> \u0432\u044b \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443\u0435\u0442\u0435 \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0447\u0438\u0441\u0442\u043e\u043c Python, Pandas \u0438 NumPy.<\/p>\n<p>\u0412 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u043e\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 \u043f\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e, \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u043a\u0443\u0440\u0441\u0435 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0443\u043f\u043e\u0440 \u0432 \u043f\u043e\u0434\u0430\u0447\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043d\u0430 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0441 \u0442.\u0437. \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0430 \u043d\u0435 \u0441 \u0442.\u0437. \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0438. \u0425\u043e\u0442\u044f \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0434\u0430\u043d\u044b.<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 \u0432\u0430\u043c \u043f\u043e\u043d\u0430\u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f: \u0434\u043b\u044f \u0447\u0435\u0433\u043e \u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0443 \u043d\u0430 train \u0438 test, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 target \u0438 feature, \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0435 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u0438, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0436\u0430\u0440\u0433\u043e\u043d. \u041f\u043e\u043c\u0438\u043c\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e, \u0432\u0430\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0435\u043f\u043b\u043e\u0445\u043e \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435 Python, \u0435\u0433\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430\u0445 \u0438 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<h4>Stanford CS229: Machine Learning\u00a0by Andrew Ng<\/h4>\n<p><a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/playlist?list=PLoROMvodv4rMiGQp3WXShtMGgzqpfVfbU\">\u041a\u0443\u043b\u044c\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043a\u0443\u0440\u0441<\/a> \u043f\u043e \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043c \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<br \/><a href=\"https:\/\/docs.google.com\/spreadsheets\/d\/1sEu4ygD5HWxaqjvbR2nsjvG6NBoW5tRW\/edit#gid=348511794\">\u0422\u0435\u043c\u044b<\/a>, \u0438\u0437\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0435:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u0443\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c (\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0435\/\u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435\/\u043d\u0435\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438, \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043e\u043f\u043e\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432);<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0435\u0437 \u0443\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f (\u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f, \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u044f\u0434\u0435\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b);<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0422\u0435\u043e\u0440\u0438\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f (bias\/variance trade-off, \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0441\u043e\u0432\u0435\u0442\u044b);<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u0434\u043a\u0440\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0438 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0435 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>\u2b50\u00a0Kaggle Learn<\/h4>\n<p>Kaggle \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f \u043a \u0441\u0432\u043e\u0438\u043c <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/learn\">\u043a\u043e\u0440\u043e\u0442\u043a\u0438\u043c, \u043d\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u043c \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430\u043c<\/a>. \u0412\u043e\u0442 \u043b\u0438\u0448\u044c \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/learn\/intro-to-machine-learning\">Intro to Machine Learning<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/learn\/intermediate-machine-learning\">Intermediate Machine Learning<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/learn\/feature-engineering\">Feature Engineering<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/learn\/machine-learning-explainability\">Machine Learning Explainability<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>Google Machine Learning Courses<\/h4>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/developers.google.com\/machine-learning\/foundational-courses\">\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u0443\u0440\u0441\u044b<\/a> (\u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f):<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0423\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0443\u0440\u0441 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0424\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0422\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043e\u0442\u043b\u0430\u0434\u043a\u0430<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/developers.google.com\/machine-learning\/advanced-courses\">\u041f\u0440\u043e\u0434\u0432\u0438\u043d\u0443\u0442\u044b\u0435 \u043a\u0443\u0440\u0441\u044b<\/a> (\u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447):<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041b\u0435\u0441\u0430 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 (Decision Forests)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e-\u0441\u043e\u0441\u0442\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432 Perspective API<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/developers.google.com\/machine-learning\/guides\">\u0413\u0430\u0439\u0434\u044b<\/a> (\u043f\u043e\u0448\u0430\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044e \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a):<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u0430 ML<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0413\u0430\u0439\u0434 \u00ab\u041b\u044e\u0434\u0438 + \u0418\u0418\u00bb<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0425\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0438\u0435 \u043f\u043e \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0435 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"%D1%81%D0%B0%D0%B9%D1%82%D1%8B\" id=\"\u0441\u0430\u0439\u0442\u044b\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0421\u0430\u0439\u0442\u044b<\/h3>\n<h4>\u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439. \u0420\u0430\u0437\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u043c\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c\u0438<\/h4>\n<p><a href=\"https:\/\/vas3k.blog\/blog\/machine_learning\/\">\u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u0432\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435<\/a> \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0445, \u043a\u0442\u043e \u0445\u043e\u0447\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043a\u043e\u043d\u0435\u0446 \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u2014 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u043c, \u0431\u0435\u0437 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b-\u0442\u0435\u043e\u0440\u0435\u043c, \u0437\u0430\u0442\u043e \u0441 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0438 \u0438\u0445 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439.<br \/>\u041f\u043e\u0434\u043e\u0439\u0434\u0435\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0445, \u043a\u0442\u043e \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c.<\/p>\n<h4>\u2b50\u00a0\u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u043c\u0430\u043b\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h4>\n<p>\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u0439 <a href=\"https:\/\/dyakonov.org\/ag\/\">\u0431\u043b\u043e\u0433 \u0410\u043b\u0435\u043a\u0441\u0430\u043d\u0434\u0440\u0430 \u0414\u044c\u044f\u043a\u043e\u043d\u043e\u0432\u0430<\/a> (\u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u0430 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 &#171;\u041f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445&#187;), \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0441\u0442\u044b \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e (\u0430\u0432\u0442\u043e\u0440 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u0438\u0448\u0435\u0442 \u0432\u00a0<a href=\"https:\/\/t.me\/smalldatascience\">\u0441\u0432\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043b\u0435\u0433\u0440\u0430\u043c \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b<\/a>), \u0437\u0430\u0442\u043e \u0432 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0432\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/alexanderdyakonov.wordpress.com\/2018\/02\/27\/%d0%b2%d0%be%d0%bf%d1%80%d0%be%d1%81%d1%8b-%d0%bd%d0%b0-%d1%81%d0%be%d0%b1%d0%b5%d1%81%d0%b5%d0%b4%d0%be%d0%b2%d0%b0%d0%bd%d0%b8%d1%8f%d1%85\/\">\u0412\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b \u043d\u0430 \u0441\u043e\u0431\u0435\u0441\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u0445<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/alexanderdyakonov.wordpress.com\/2017\/07\/19\/%d0%bc%d0%b8%d0%bd%d0%b8%d1%82%d0%b5%d1%81%d1%82-%d0%bd%d0%b0-%d0%b7%d0%bd%d0%b0%d0%bd%d0%b8%d0%b5-ml-%d0%b8-dm\/\">\u041c\u0438\u043d\u0438-\u0442\u0435\u0441\u0442 \u043d\u0430 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0435 ML \u0438 DM<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/alexanderdyakonov.wordpress.com\/2018\/04\/25\/%d1%81%d0%bc%d0%b5%d1%89%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d0%b5-bias-%d0%b8-%d1%80%d0%b0%d0%b7%d0%b1%d1%80%d0%be%d1%81-variance-%d0%bc%d0%be%d0%b4%d0%b5%d0%bb%d0%b8-%d0%b0%d0%bb%d0%b3%d0%be%d1%80%d0%b8%d1%82\/\">\u0421\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 (bias) \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0440\u043e\u0441 (variance)<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/alexanderdyakonov.wordpress.com\/2021\/05\/27\/imbalance\/\">\u0414\u0438\u0441\u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/alexanderdyakonov.wordpress.com\/2020\/03\/27\/%d0%bf%d1%80%d0%be%d0%b1%d0%bb%d0%b5%d0%bc%d0%b0-%d0%ba%d0%b0%d0%bb%d0%b8%d0%b1%d1%80%d0%be%d0%b2%d0%ba%d0%b8-%d1%83%d0%b2%d0%b5%d1%80%d0%b5%d0%bd%d0%bd%d0%be%d1%81%d1%82%d0%b8\/\">\u041f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 \u043a\u0430\u043b\u0438\u0431\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0443\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/alexanderdyakonov.wordpress.com\/2019\/04\/19\/%D0%B0%D0%BD%D1%81%D0%B0%D0%BC%D0%B1%D0%BB%D0%B8-%D0%B2-%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%BC-%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B8\/\">\u0410\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u0438 \u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>Kaggle Competitions<\/h4>\n<p>\u041d\u0430 Kaggle \u0435\u0441\u0442\u044c\u00a0<a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/docs\/competitions\">\u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0438\u0434\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439<\/a>:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/competitions?hostSegmentIdFilter=5\">Getting Started<\/a><br \/>\u0421\u0430\u043c\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0435 \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 Kaggle, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0445, \u043a\u0442\u043e \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442 \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c.\u0422\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0437\u0430 \u043f\u043e\u0431\u0435\u0434\u0443 \u0432 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u0445 \u043d\u0435 \u043f\u043b\u0430\u0442\u044f\u0442 \u0434\u0435\u043d\u044c\u0433\u0438, \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043e\u0445\u043e\u0442\u043d\u043e \u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u0441\u044f \u0441\u0432\u043e\u0438\u043c\u0438 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435 code (<a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/c\/house-prices-advanced-regression-techniques\/code?competitionId=5407&amp;sortBy=voteCount&amp;excludeNonAccessedDatasources=true\">\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440<\/a>) \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b &#171;\u0432\u043a\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f&#187;.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/c\/digit-recognizer\">Digit Recognizer<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/c\/titanic\">Titanic &#8212; Machine Learning from Disaster<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/c\/house-prices-advanced-regression-techniques\">House Prices &#8212; Advanced Regression Techniques<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/competitions?hostSegmentIdFilter=8\">Playground Competitions<\/a><br \/>\u042d\u0442\u0438 \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0448\u0430\u0433 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f &#171;Getting Started&#187;.\u041e\u043d\u0438 \u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u043d\u0430 \u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u043e\u0432 \u0438\u043b\u0438 &#171;\u043a\u0430\u0433\u0433\u043b\u0435\u0440\u043e\u0432&#187;, \u0437\u0430\u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447. \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u0437\u0430 \u043f\u043e\u0431\u0435\u0434\u0443 \u0443\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u0434\u0435\u043d\u0435\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u044b.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/c\/dogs-vs-cats\">Dogs vs. Cats<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/c\/leaf-classification\">Leaf Classification<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/c\/nyc-taxi-trip-duration\">New York City Taxi Trip Duration<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/competitions?hostSegmentIdFilter=2\">Research<\/a><br \/>\u0412 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438. \u041f\u043e\u0431\u0435\u0434\u0430 \u0432 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u0445 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u043d\u0435 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0436\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438\u0437\u0430\u043c\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0431\u0430\u043b\u043b\u0430\u043c\u0438, \u043d\u043e \u043e\u043d\u0438 \u0434\u0430\u044e\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430\u043c\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0447\u0435\u0442\u043a\u043e\u0433\u043e \u0438\u043b\u0438 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u043e\u0442\u044a\u0435\u043c\u043b\u0435\u043c\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c\u044e \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043c\u0435\u0442\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/c\/landmark-retrieval-challenge\">Google Landmark Retrieval Challenge<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/c\/noaa-right-whale-recognition\">Right Whale Recognition<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/c\/lshtc\">Large Scale Hierarchical Text Classification<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/competitions?hostSegmentIdFilter=1\">Featured<\/a><br \/>\u042d\u0442\u043e \u0441\u0435\u0440\u044c\u0435\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e, \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u0440\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0430. \u0422\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u044e\u0442 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0434\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445\u0441\u044f \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0444\u043e\u043d\u0434\u044b, \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0433\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d\u0430 \u0434\u043e\u043b\u043b\u0430\u0440\u043e\u0432. \u0422\u0435\u043c \u043d\u0435 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435, \u043e\u043d\u0438 \u043e\u0441\u0442\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e. \u041d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e \u043e\u0442 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0435\u0441\u044c \u043b\u0438 \u0432\u044b \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0442\u043e\u043c \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u043c \u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u043e\u043c, \u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0446\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430\u0432\u044b\u043a\u0430\u043c \u0438 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0430\u043c \u0443 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0445 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/c\/allstate-purchase-prediction-challenge\">Allstate Purchase Prediction Challenge<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/c\/jigsaw-toxic-comment-classification-challenge\">Toxic Comment Classification Challenge<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/c\/zillow-prize-1\">Zillow Prize: Zillow\u2019s Home Value Prediction (Zestimate)<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>Machine Learning Mastery<\/h4>\n<p><a href=\"https:\/\/machinelearningmastery.com\/\">\u0421\u0430\u0439\u0442 Jason&#8217;\u0430 Brownlee<\/a> \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/machinelearningmastery.com\/start-here\/\">\u0413\u0430\u0439\u0434\u044b<\/a>\u00a0(\u043f\u043e\u044d\u0442\u0430\u043f\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0439):<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><em>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b<\/em>\u00a0(<em>Foundations<\/em>)\u041a\u0430\u043a \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b, \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0430\u043b\u0433\u0435\u0431\u0440\u0430, \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f, \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><em>\u041d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043e\u043a<\/em>\u00a0(<em>Beginner<\/em>)Python, \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 ML \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432, \u0432\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 sklearn, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432, \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><em>\u0421\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439<\/em>\u00a0(<em>Intermediate<\/em>)\u0411\u0443\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433\u0438, \u0434\u0438\u0441\u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432, \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0430\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><em>\u041f\u0440\u043e\u0434\u0432\u0438\u043d\u0443\u0442\u044b\u0439<\/em>\u00a0(<em>Advanced<\/em>)LSTM, NLP, CV, GANs, \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f (attention) \u0438 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440\u044b<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/machinelearningmastery.com\/blog\/\">\u0422\u0443\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b<\/a>\u00a0(\u0431\u043b\u043e\u0433-\u043f\u043e\u0441\u0442\u044b \u043d\u0430 \u0441\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0435\u043c\u044b)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/machinelearningmastery.com\/products\/\">\u042d\u043b\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043d\u0438\u0433\u0438<\/a>\u00a0<code>paid<\/code>\u00a0(\u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b \u0441 \u0441\u0430\u0439\u0442\u0430, \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u043a\u043d\u0438\u0433\u0438 \u043f\u043e \u0442\u0435\u043c\u0430\u043c)<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u044e\u0441\u044c, \u044f \u043d\u0435 \u0438\u0437\u0443\u0447\u0430\u043b \u044d\u0442\u0438 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b \u0432 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u0435, \u043d\u043e \u043f\u043e \u043c\u043e\u0435\u043c\u0443 \u043e\u043f\u044b\u0442\u0443, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u0445 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u044d\u0442\u0438\u043c \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u043c \u0438 medium, analytics vidhya \u0438 \u0442.\u0434., \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0438\u0434\u0442\u0438 \u0441\u044e\u0434\u0430.<\/p>\n<h4>The Illustrated Machine Learning<\/h4>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/67\/2w\/js\/672wjsawbnhh7d3kokatmobikzc.png\" alt=\"\u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432, \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f\u0445\" width=\"3316\" height=\"1890\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/67\/2w\/js\/672wjsawbnhh7d3kokatmobikzc.png\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432, \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f\u0445<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0418\u0434\u0435\u044f <a href=\"https:\/\/illustrated-machine-learning.github.io\/\">\u0441\u0430\u0439\u0442\u0430<\/a> \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0438\u0440 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b\u043c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0447\u0435\u0442\u043a\u0438\u0445 \u0438 \u043a\u0440\u0430\u0442\u043a\u0438\u0445 \u0438\u043b\u043b\u044e\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439. \u0426\u0435\u043b\u044c \u2014 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0441\u0442\u0443\u0434\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c, \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0430\u043c \u0438 \u0432\u0441\u0435\u043c, \u043a\u0442\u043e \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u043a \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c\u0443 \u0441\u043e\u0431\u0435\u0441\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e, \u043d\u0430\u0433\u043b\u044f\u0434\u043d\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0438\u0435, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0449\u0435\u0435 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e \u043e\u0442 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043e\u043a \u043b\u0438 \u0432\u044b \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u043e\u043f\u044b\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b, \u0436\u0435\u043b\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043e\u0441\u0432\u0435\u0436\u0438\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0438 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f, \u044d\u0442\u0438 \u0438\u043b\u043b\u044e\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0443\u0442 \u0446\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u043c \u043d\u0430 \u0432\u0430\u0448\u0435\u043c \u043f\u0443\u0442\u0438 \u043a \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<h4>MLU-EXPLAIN<\/h4>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/y4\/w3\/ih\/y4w3ihepsdnvf96s9aqbyekwq3i.gif\" alt=\"\u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f ROC-\u043a\u0440\u0438\u0432\u043e\u0439\" width=\"501\" height=\"493\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/y4\/w3\/ih\/y4w3ihepsdnvf96s9aqbyekwq3i.gif\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f ROC-\u043a\u0440\u0438\u0432\u043e\u0439<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<br \/>\u0423\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0442\u0435\u0442 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u00a0(<a href=\"https:\/\/aws.amazon.com\/machine-learning\/mlu\/\">Machine Learning University<\/a>, MLU) \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u0442\u0438\u0432\u0430 Amazon, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0434\u043b\u044f \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<br \/><a href=\"https:\/\/mlu-explain.github.io\/\">MLU-Explain<\/a> \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 [\u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u0442\u0438\u0432\u044b] \u0434\u043b\u044f \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u044d\u0441\u0441\u0435 \u0432 \u0432\u0435\u0441\u0435\u043b\u043e\u0439, \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u043e\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0435.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"%D1%88%D0%BF%D0%B0%D1%80%D0%B3%D0%B0%D0%BB%D0%BA%D0%B8\" id=\"\u0448\u043f\u0430\u0440\u0433\u0430\u043b\u043a\u0438\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0428\u043f\u0430\u0440\u0433\u0430\u043b\u043a\u0438<\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/stanford.edu\/~shervine\/teaching\/cs-229\/cheatsheet-supervised-learning\">Supervised Learning<\/a>:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c, \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0443\u0441\u043a, \u043f\u0440\u0430\u0432\u0434\u043e\u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u0438\u0435<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043e\u043f\u043e\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 (Support Vector Machine, SVM), \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u043a \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0414\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u044f \u0438 \u0430\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u0438, \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 k-\u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0438\u0445 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0435\u0439 (K-Nearest Neighbors, KNN), \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f (learning theory)<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"https:\/\/stanford.edu\/~shervine\/teaching\/cs-229\/cheatsheet-unsupervised-learning\">Unsupervised Learning<\/a>:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>EM-\u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c (Expectation Maximization), k-\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 (k-means), \u0438\u0435\u0440\u0430\u0440\u0445\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442 (Principal Component Analysis, PCA), \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442 (Independent Component Analysis, ICA)<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"https:\/\/stanford.edu\/~shervine\/teaching\/cs-229\/cheatsheet-machine-learning-tips-and-tricks\">Tips and Tricks<\/a>:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a (confusion matrix), accuracy, precision, recall, F1-score, ROC<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>R2, Mallows&#8217;s\u00a0Cp\u200b, \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0439 \u0410\u043a\u0430\u0438\u043a\u0435 (Akaike information criterion, AIC), \u0411\u0430\u0439\u0435\u0441\u043e\u0432\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0439 (Bayesian information criterion, BIC)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0435\u043a\u0440\u0435\u0441\u0442\u043d\u0430\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 (cross-validation), \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u044f\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f, bias\/variance trade-off, \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BD%D0%BE%D0%B5\" id=\"\u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u0435\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0420\u0430\u0437\u043d\u043e\u0435<\/h3>\n<h4>StatQuest with Josh Starmer<\/h4>\n<p><a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/@statquest\/videos\">\u041a\u0430\u043d\u0430\u043b<\/a>, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c Joshua Starmer \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u0438 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f \u0432 ML \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u043c, \u043f\u043e\u0434\u043a\u0440\u0435\u043f\u043b\u044f\u044f \u0441\u0432\u043e\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e \u043f\u043e\u0434\u043e\u0439\u0434\u0443\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0441 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u043e\u043c \u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f.<br \/>\u0414\u043b\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0433\u043e \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043f\u043e \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0443.<\/p>\n<h4>Model Evaluation, Model Selection, and Algorithm Selection in Machine Learning\u00a0by Sebastian Raschka<\/h4>\n<p>\u041f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0436\u0438\u0437\u043d\u0435\u043d\u043d\u043e \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0430\u043a\u0430\u0434\u0435\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u0445 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445. \u0412 <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1811.12808\">\u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435<\/a> \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043f\u043e\u0434\u0437\u0430\u0434\u0430\u0447, \u0438 \u043e\u0431\u0441\u0443\u0436\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0438 \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 \u0441\u043e \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u043e\u0440\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0438 \u044d\u043c\u043f\u0438\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e \u043f\u043e\u043e\u0449\u0440\u0435\u043d\u0438\u044e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0445, \u043d\u043e \u043e\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0438\u043c\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a \u0432 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u0445 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<h4>\u2b50\u00a0How to avoid machine learning pitfalls: a guide for academic researchers\u00a0by Michael A. Lones<\/h4>\n<p>\u0412 <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2108.02497\">\u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435<\/a> \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u044b \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438, \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0445 \u0438\u0437\u0431\u0435\u0436\u0430\u0442\u044c. \u041e\u043d\u0430 \u043e\u0445\u0432\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043f\u044f\u0442\u044c \u044d\u0442\u0430\u043f\u043e\u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f: \u0447\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u043e (reliably) \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u043e (robustly) \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043a\u0430\u043a \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e (fairly) \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u043a\u0430\u043a \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0430\u0442\u044c \u043e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u0445.<\/p>\n<h4>A new perspective on Shapley values:\u00a0Part I: Intro to Shapley and SHAP\u00a0+\u00a0Part II: The Na\u00efve Shapley method<\/h4>\n<p>\u042d\u0442\u0438 \u0434\u0432\u0430 \u0431\u043b\u043e\u0433-\u043f\u043e\u0441\u0442\u0430 (<a href=\"https:\/\/edden-gerber.github.io\/shapley-part-1\/\">1<\/a>, <a href=\"https:\/\/edden-gerber.github.io\/shapley-part-2\/\">2<\/a>) \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0432 \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 SHAP\/Shapley values \u0434\u043b\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BC-%D0%B8%D1%82%D0%BE%D0%B3%D0%B8\" id=\"\u043f\u043e\u0434\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c-\u0438\u0442\u043e\u0433\u0438\"><\/a><\/p>\n<h2>\u041f\u043e\u0434\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u0438\u0442\u043e\u0433\u0438<\/h2>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0435\u0449\u0435 \u043d\u0435 \u0447\u0438\u0442\u0430\u043b\u0438, \u0442\u043e \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0431\u043b\u043e\u043a\u0438\u00a0<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/megafon\/articles\/795261\/#learning-how-to-learn\">Learning How to Learn<\/a>\u00a0\u0438\u00a0<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/megafon\/articles\/795261\/#%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BC-%D0%B8%D1%82%D0%BE%D0%B3%D0%B8\">\u041f\u043e\u0434\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u0438\u0442\u043e\u0433\u0438<\/a>\u00a0\u0438\u0437\u00a0<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/megafon\/articles\/795261\/\">\u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439<\/a>\u00a0\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0432\u0441\u0435 \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0442\u0430\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c\u043e \u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043a \u0441\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e.<\/p>\n<p>\u0421\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0435 \u043a \u0441\u043e\u0431\u0435\u0441\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c \u043d\u0430\u00a0<a href=\"https:\/\/job.megafon.ru\/\">\u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u0438<\/a>\u00a0\u0432 Big Data \u041c\u0435\u0433\u0430\u0424\u043e\u043d.<\/p>\n<p>\u0410 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0441\u0432\u043e\u044e \u043a\u0430\u0440\u044c\u0435\u0440\u0443 \u0432 Data Science, \u0442\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0436\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0432 \u043a\u0440\u0443\u043f\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u044f\u0445, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0432\u044b \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u043e\u043a\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0438 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043d\u043e \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043a\u0440\u0443\u0442\u043e\u0439 \u043e\u043f\u044b\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u0438 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445 \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441\u0430. \u0412 \u041c\u0435\u0433\u0430\u0424\u043e\u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0436\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0430\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 (\u043f\u0438\u0448\u0438\u0442\u0435 \u043d\u0430\u00a0<a href=\"mailto:career@megafon.ru\">\u043f\u043e\u0447\u0442\u0443<\/a>\u00a0\u0441 \u0442\u0435\u043c\u043e\u0439 \u043f\u0438\u0441\u044c\u043c\u0430 &#171;<em>\u0441\u0442\u0430\u0436\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0432 big data<\/em>&#171;), \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0435\u0436\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u043e \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0441\u0432\u043e\u044e \u043f\u0435\u0440\u0432\u0443\u044e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u044b \u043f\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 (Data Scientists), \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u0438 (Data Analysis) \u0438 \u0434\u0430\u0442\u0430 \u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440\u044b (Data Engineers).<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"%D1%87%D1%82%D0%BE-%D0%B4%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B5\" id=\"\u0447\u0442\u043e-\u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435\"><\/a><\/p>\n<h2>\u0427\u0442\u043e \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435?<\/h2>\n<p>\u0412 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043a \u0441\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443\/\u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e.<\/p>\n<p>\u0410\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u044b \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0440\u0438\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 \u0432\u044b \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0432 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438\u00a0<a href=\"https:\/\/github.com\/Extremesarova\/ds_resources\">Data Science Resources<\/a>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043c\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043b\u0435\u0433\u0440\u0430\u043c-\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u00a0<a href=\"https:\/\/t.me\/data_science_weekly\">Data Science Weekly<\/a>, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u0443\u044e \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u044e \u0434\u0435\u043b\u044e\u0441\u044c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435-\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u044f \u043d\u0435 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u043b \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a, \u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0448\u0443 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043e \u043d\u0438\u0445 \u0432 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u044f\u0445.<\/p>\n<p>P.S. \u0411\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044e\u00a0<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/users\/DariaSatco\/\">\u0414\u0430\u0440\u044c\u044e \u0428\u0430\u0442\u044c\u043a\u043e<\/a>\u00a0\u0437\u0430 \u0440\u0435\u0434\u0430\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 \u0438 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0442\u043a\u0443 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430!<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!----><!----><\/div>\n<p><!----><!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/800919\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/800919\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442! \u041c\u0435\u043d\u044f \u0437\u043e\u0432\u0443\u0442 \u0410\u0440\u0442\u0435\u043c. \u042f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e Data Scientist&#8217;\u043e\u043c \u0432 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 \u041c\u0435\u0433\u0430\u0424\u043e\u043d (\u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0431\u0435\u0437\u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u043d\u0435\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445\u00a0<a href=\"https:\/\/nn.megafon.ru\/onefactor\/\">OneFactor<\/a>). \u041c\u044b \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 (credit scoring), \u043b\u0438\u0434\u043e\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 (lead generation) \u0438 \u0430\u043d\u0442\u0438\u0444\u0440\u043e\u0434 (anti-fraud) \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u043b\u0435\u043a\u043e\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u0433\u0435\u043e-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u0443 (geoanalytics).<\/p>\n<p>\u0412\u00a0<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/megafon\/articles\/795261\/\">\u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435<\/a>\u00a0\u044f \u043f\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u043b\u0441\u044f \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u0430\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043a \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0437 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u0432\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 (\u0434\u043b\u044f \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445) \u044d\u0442\u0430\u043f\u043e\u0432 &#8212; Live Coding.<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432\u0441\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u043c \u0438\u0437 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0441\u0435\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0441\u043e\u0431\u0435\u0441\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u044e Data Scientist:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/megafon\/articles\/795261\/\">Live Coding<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/strong><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/megafon\/articles\/808585\/\">\u0421\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435\/\u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0414\u0438\u0437\u0430\u0439\u043d \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f (middle+\/senior)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u044c\u044e (middle+\/senior)<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>\u0422\u0438\u043f\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u044c\u044e \u0433\u043b\u0430\u0437\u0430\u043c\u0438 Dall-E 3<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043a \u0441\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c\u0443 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e.<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0417\u0430\u043c\u0435\u0447\u0430\u043d\u0438\u044f<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<p>\u042f \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435, \u043d\u043e \u0438 \u043d\u0430 \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u043c. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0443 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438 \u0442\u043e\u0433\u043e \u0436\u0435 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u0430 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u043c \u0438 \u043d\u0430 \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435, \u0442\u043e \u044f \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0435, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u0441\u0430\u043c \u0441\u043c\u043e\u0433 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442.<\/p>\n<p>\u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u043c, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u044d\u0442\u043e must have \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043f\u043e IT \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043d\u043e \u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043a \u0441\u043e\u0431\u0435\u0441\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e. \u0417\u0430\u0447\u0430\u0441\u0442\u0443\u044e \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f (\u043d\u0430 \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u043c) \u043f\u0440\u043e\u0449\u0435 \u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u0435 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u043e\u0432 \u0438 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0443\u0441\u0442\u043e\u044f\u043b\u0438\u0441\u044c \u0438 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043b\u043e\u0445\u043e\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0443\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f.<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043a\u043d\u0438\u0433 \u044f \u0431\u0443\u0434\u0443 \u043f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u0430 (\u043f\u043e \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438), \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u044b \u0441\u0430\u043c\u0438 \u0441\u043c\u043e\u0433\u043b\u0438 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0433\u0434\u0435 \u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043e\u0431\u0440\u0435\u0441\u0442\u0438. \u0414\u043b\u044f \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043b\u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u044b \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u044e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u043b\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u043a\u043d\u0438\u0433, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0432 \u043d\u0438\u0445 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0442\u0440\u044b\u0432\u043e\u043a, \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0439 \u0438 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043d\u0443\u0436\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e.<\/p>\n<p>\u041f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e, \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u044b \u043d\u0430 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435 \u0438\u0434\u0443\u0442 \u0440\u0430\u043d\u044c\u0448\u0435 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u043c (\u0442\u0430\u043c, \u0433\u0434\u0435 \u043e\u043d\u0438 \u0435\u0441\u0442\u044c).<\/p>\n<p>\u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 &#8212; \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0435, \u043d\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0445 (\u043f\u043e\u043c\u0435\u0447\u0435\u043d\u044b <code>paid<\/code>). \u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u044e \u043f\u043e\u043a\u0443\u043f\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0447\u0435\u0442\u043a\u043e \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0435 \u043b\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438.  <\/p>\n<p>\u0421\u0432\u043e\u0438 \u043b\u044e\u0431\u0438\u043c\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b \u044f \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0438\u043b \u2b50.<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<h2>\u0421\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"#%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5-%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5-%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5\">\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%B0%D0%BB%D1%8B\">\u041c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b<\/a><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"#%D0%BA%D0%BD%D0%B8%D0%B3%D0%B8\">\u041a\u043d\u0438\u0433\u0438<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81%D1%8B\">\u041a\u0443\u0440\u0441\u044b<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#%D1%81%D0%B0%D0%B9%D1%82%D1%8B\">\u0421\u0430\u0439\u0442\u044b<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#%D1%88%D0%BF%D0%B0%D1%80%D0%B3%D0%B0%D0%BB%D0%BA%D0%B8\">\u0428\u043f\u0430\u0440\u0433\u0430\u043b\u043a\u0438<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BD%D0%BE%D0%B5\">\u0420\u0430\u0437\u043d\u043e\u0435<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BC-%D0%B8%D1%82%D0%BE%D0%B3%D0%B8\">\u041f\u043e\u0434\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u0438\u0442\u043e\u0433\u0438<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#%D1%87%D1%82%D0%BE-%D0%B4%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B5\">\u0427\u0442\u043e \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435?<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5-%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5-%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5\" id=\"\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435-\u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435-\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\">\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435-\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435&#187;<\/a><\/p>\n<h2>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>\u0421\u0435\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c\u0443 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c Data Science \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u044c\u044e (\u0432 \u0442\u043e\u043c \u0438\u043b\u0438 \u0438\u043d\u043e\u043c \u0432\u0438\u0434\u0435), \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f ML, \u0431\u0435\u0437 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043d\u0435 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0441\u0435\u043a\u0446\u0438\u044e \u043f\u043e \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 ML\/DL (RecSys, NLP, Time Series, CV, RL, ASR\/TTS \u0438 \u0442.\u0434.).<\/p>\n<p>\u0412 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043c\u044b:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><em>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u044b \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447<br \/><\/em>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u0443\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c (supervised learning), \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0435\u0437 \u0443\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f (unsupervised learning), \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c \u043f\u0440\u0438\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0443\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f (semi-supervised learning), \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u0434\u043a\u0440\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c (reinforcement learning) \u0438 \u0442\u0434.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><em>\u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<br \/><\/em>\u041b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0435, &#171;\u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044f\u043d\u043d\u044b\u0435&#187;, \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435, \u0430\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u0438, \u0431\u0443\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433\u0438, \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><em>\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435<br \/><\/em>\u0420\u0430\u0437\u043d\u043e\u0432\u0438\u0434\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0442\u0438\u043f\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0442\u0434.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><em>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<br \/><\/em>\u041a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0438 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430: \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438, \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d (online) \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438, \u043e\u0444\u043b\u0430\u0439\u043d (offline) \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438, \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c. \u0412\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u044f: leave-p-out cross-validation, k-fold cross-validation, holdout method \u0438 \u0442.\u0434. \u041f\u0435\u0440\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 (overfitting) vs. \u043d\u0435\u0434\u043e\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 (underfitting), bias-variance trade-off, \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b vs. \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432, \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u044f\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f, \u0434\u0438\u0441\u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432 \u0438 \u0442\u0434.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%B0%D0%BB%D1%8B\" id=\"\u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b\">\u0438\u0430\u043b\u044b&#187;<\/a><\/p>\n<h2>\u041c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b<\/h2>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e \u043a\u0430\u043a \u043c\u044b \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u0441 \u0442\u0435\u043c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043c\u044b \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0438\u0437\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\/\u043e\u0441\u0432\u0435\u0436\u0438\u0442\u044c, \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0442\u0438 \u043a \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u0430\u043c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0430\u043c \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0443\u0442.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"%D0%BA%D0%BD%D0%B8%D0%B3%D0%B8\" id=\"\u043a\u043d\u0438\u0433\u0438\">\u0433\u0438&#187;<\/a><\/p>\n<h3>\u041a\u043d\u0438\u0433\u0438<\/h3>\n<h4>\u2b50\u00a0\u0423\u0447\u0435\u0431\u043d\u0438\u043a \u043f\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u043e\u0442 \u0428\u0410\u0414<\/h4>\n<p><a href=\"https:\/\/education.yandex.ru\/handbook\/ml\/\">\u041e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u0443\u0447\u0435\u0431\u043d\u0438\u043a<\/a> \u043f\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u043e\u0442 \u0428\u0410\u0414 \u2014 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0445, \u043a\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0431\u043e\u0438\u0442\u0441\u044f \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0438 \u0445\u043e\u0447\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u044f\u0445 ML. \u0412\u044b \u0438\u0437\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u044e \u0438 \u0442\u043e\u043d\u043a\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432, \u043f\u0440\u043e\u0439\u0434\u044f \u043f\u0443\u0442\u044c \u043e\u0442 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043e \u0442\u0435\u043c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0441\u0432\u0435\u0436\u0438\u0445 \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f\u0445. \u0412 \u0443\u0447\u0435\u0431\u043d\u0438\u043a \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0433\u043b\u0430\u0432\u044b, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0437\u0430 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438, \u0430 \u0435\u0449\u0451 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u00a0<a href=\"https:\/\/forms.yandex.ru\/surveys\/10035916.245bdebafd6fa751cd7ea4b25c91f532b966e71c\/\">\u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435\u0441\u044c<\/a>\u00a0\u043d\u0430 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<p>\u041b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0439 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441 \u043d\u0430 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u00a0<em>&#171;\u043e\u0441\u0432\u0435\u0436\u0438\u0442\u044c&#187;<\/em>\u00a0\u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u0438 ML.<\/p>\n<h4>An Introduction to Statistical Learning\u00a0by Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Rob Tibshirani +\u00a0The Elements of Statistical Learning\u00a0by Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman<\/h4>\n<p>\u0410\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438 \u0443\u0447\u0435\u0431\u043d\u0438\u043a\u0430 \u043f\u043e ML \u043e\u0442 \u0428\u0410\u0414 \u043d\u0430 \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435 \u0441 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u0438\u043c \u043f\u043e\u0433\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0432 \u0438\u0437\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0435\u043c\u044b.<br \/>\u041f\u0435\u0440\u0432\u0430\u044f \u043a\u043d\u0438\u0433\u0430 (<a href=\"https:\/\/www.statlearning.com\/\"><em>An Introduction to Statistical Learning<\/em><\/a>) \u043f\u043e\u0434\u043e\u0439\u0434\u0435\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445, \u0430 \u0432\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e (<a href=\"https:\/\/hastie.su.domains\/Papers\/ESLII.pdf\"><em>The Elements of Statistical Learning<\/em><\/a>) \u043b\u0435\u0433\u0447\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u043c.<\/p>\n<h4>Machine Learning Simplified: A gentle introduction to supervised learning\u00a0by Andrew Wolf<\/h4>\n<p>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u0446\u0435\u043b\u044c\u00a0<a href=\"https:\/\/themlsbook.com\/read\"><em>Machine Learning Simplified<\/em><\/a>\u00a0\u2014 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u044c \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0438\u043d\u0442\u0443\u0438\u0446\u0438\u044e \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0412 \u043d\u0435\u0439 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0438\u043d\u0442\u0443\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u0439, \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u0435\u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0432\u043e \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0441\u044f \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u0430\u044f \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0430.<\/p>\n<h4>\u2b50\u00a0The Kaggle Book<\/h4>\n<p>\u0412\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/discussions\/general\/320574\">\u043a\u043d\u0438\u0433\u0438<\/a> \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439, \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u043a\u043e\u0434\u0430, end-to-end \u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d\u044b, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u0438\u0434\u0435\u0438, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0438, \u0441\u043e\u0432\u0435\u0442\u044b \u0438 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u041b\u0443\u043a\u0430 \u041c\u0430\u0441\u0441\u0430\u0440\u043e\u043d \u0441 \u041a\u043e\u043d\u0440\u0430\u0434\u043e\u043c \u0411\u0430\u043d\u0430\u0445\u0435\u0432\u0438\u0447\u043e\u043c \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438 \u0437\u0430 \u0433\u043e\u0434\u044b \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430 Kaggle (\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 22 \u043b\u0435\u0442).<\/p>\n<h4>Interpreting Machine Learning Models With SHAP: A Guide With Python Examples And Theory On Shapley Values<\/h4>\n<p>\u042d\u0442\u0430 <a href=\"https:\/\/www.amazon.com\/dp\/B0CHL7W1DL\">\u043a\u043d\u0438\u0433\u0430<\/a> \u0441\u0442\u0430\u043d\u0435\u0442 \u0432\u0430\u0448\u0438\u043c \u0432\u0441\u0435\u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u043b\u044e\u0449\u0438\u043c \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u043f\u043e \u043e\u0441\u0432\u043e\u0435\u043d\u0438\u044e \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f SHAP. \u041e\u043d\u0430 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0432\u0435\u0441\u044c\u043c\u0430 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0441\u0442\u043e\u043a\u043e\u0432 \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0438\u0433\u0440 \u0438 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442, \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0442\u0440\u0430\u0442 \u043d\u0430 \u0442\u0430\u043a\u0441\u0438 (\u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043f\u0430\u0441\u0441\u0430\u0436\u0438\u0440\u0430\u043c\u0438) \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043e \u0441 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044f \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f SHAP \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438, \u043a\u043d\u0438\u0433\u0430 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u043d\u043e \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u0442 \u0441 SHAP \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439. \u0412\u044b \u0443\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u0442\u043e\u043d\u043a\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u044b \u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430\u00a0<code>shap<\/code>.<\/p>\n<h4>Interpretable Machine Learning. A Guide for Making Black Box Models Explainable by Christoph Molnar<\/h4>\n<p>\u042d\u0442\u0430 <a href=\"https:\/\/christophm.github.io\/interpretable-ml-book\/\">\u043a\u043d\u0438\u0433\u0430<\/a> \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u043c\u0438.<br \/>\u0418\u0437\u0443\u0447\u0438\u0432 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u0438 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0432\u044b \u0443\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435 \u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u0445, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f. \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u043a\u043d\u0438\u0433\u0435 \u0443\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u044b\u043c \u043e\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u043c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 &#171;black box&#187; \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u043a\u0430\u043a \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 (feature importance) \u0438 \u043d\u0430\u043a\u043e\u043f\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u044b (accumulated local effects), \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u0438\u044e \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u043e\u0432 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0428\u0435\u043f\u043b\u0438 (Shapley values) \u0438 LIME. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0432 \u043a\u043d\u0438\u0433\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b, \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u0438\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439.<br \/>\u0412\u0441\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0438 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043e\u0431\u0441\u0443\u0436\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f. \u041a\u0430\u043a \u043e\u043d\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u043f\u043e\u0434 \u043a\u0430\u043f\u043e\u0442\u043e\u043c? \u041a\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b \u0438\u0445 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0441\u043b\u0430\u0431\u044b\u0435 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u044b? \u041a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b? \u042d\u0442\u0430 \u043a\u043d\u0438\u0433\u0430 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041a\u043d\u0438\u0433\u0443 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0430\u043c \u043f\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e, \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0430\u043c \u043f\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c, \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430\u043c \u0438 \u0432\u0441\u0435\u043c, \u043a\u0442\u043e \u0437\u0430\u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043e\u0432\u0430\u043d \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u043c\u0438.<\/p>\n<h4>Feature Engineering and Selection: A Practical Approach for Predictive Models\u00a0by Max Kuhn and Kjell Johnson<\/h4>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0438\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u044d\u0442\u0430\u043f\u043e\u0432. \u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u043e\u0432 (\u043a\u043d\u0438\u0433, \u0431\u043b\u043e\u0433-\u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0442.\u0434.) \u0441\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u043e\u0447\u0435\u043d\u044b \u043d\u0430 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430\u0445, \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0430\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u044b \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u0433\u043d\u043e\u0440\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f.<br \/>\u0412 <a href=\"http:\/\/www.feat.engineering\/index.html\">\u044d\u0442\u043e\u0439 \u043a\u043d\u0438\u0433\u0435<\/a> \u043e\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u0434\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0414\u043b\u044f \u0438\u043b\u043b\u044e\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b (\u043d\u0430 R) \u0434\u043b\u044f \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<h4>Clean Machine Learning Code\u00a0by Moussa Taifi\u00a0paid<\/h4>\n<p><a href=\"https:\/\/leanpub.com\/cleanmachinelearningcode\">\u041a\u043d\u0438\u0433\u0430<\/a> \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 &#171;\u0440\u0435\u0446\u0435\u043f\u0442\u044b&#187; \u043f\u043e \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044e &#171;\u0447\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u043e&#187; \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441\u0430 ML \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b &#171;\u0447\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u043e&#187; \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u043c\u0435\u043d<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u0442\u0438\u043b\u044c<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>&#171;\u0427\u0438\u0441\u0442\u044b\u0435&#187; \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u044b \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81%D1%8B\" id=\"\u043a\u0443\u0440\u0441\u044b\">\u0441\u044b&#187;<\/a><\/p>\n<h3>\u041a\u0443\u0440\u0441\u044b<\/h3>\n<h4>\u2b50\u00a0Open Machine Learning Course\u00a0by Yury Kashnitsky<\/h4>\n<p><a href=\"https:\/\/mlcourse.ai\/book\/index.html\">\u041a\u0443\u0440\u0441<\/a> \u0431\u044b\u043b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/users\/yorko\/\">\u042e\u0440\u0438\u0435\u043c \u041a\u0430\u0448\u043d\u0438\u0446\u043a\u0438\u043c<\/a> \u0438 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c <a href=\"http:\/\/ods.ai\">ods.ai<\/a> \u0432 2017 \u0433\u043e\u0434\u0443.<br \/>\u042d\u0442\u043e \u0441\u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435 \u043a\u0443\u0440\u0441, \u0434\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043a\u0430\u043a \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u043d\u0430\u0432\u044b\u043a\u0438 (\u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435, \u043d\u043e \u043d\u0435 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435) \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f Junior Data Scientist. \u0412\u044b \u043d\u0435\u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0435 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0438, \u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0435\u0439 \u0437\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u043c\u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430\u043c\u0438, \u0438 \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f Kaggle Inclass, \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441-\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u043a\u0443\u0440\u0441\u0435. \u0421 2017 \u043f\u043e 2019 \u0433\u043e\u0434\u044b \u042e\u0440\u0438\u0439 \u041a\u0430\u0448\u043d\u0438\u0446\u043a\u0438\u0439 \u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0430\u044f \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430 ODS \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u043b\u0438 \u0436\u0438\u0432\u044b\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0438 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 \u0434\u0432\u0430\u0436\u0434\u044b \u0432 \u0433\u043e\u0434 \u2013 \u0441 \u0434\u043e\u043c\u0430\u0448\u043d\u0438\u043c\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438, \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0438 \u043e\u0431\u0449\u0438\u043c \u0440\u0435\u0439\u0442\u0438\u043d\u0433\u043e\u043c \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 (\u0438\u043c\u0435\u043d\u0430 \u0433\u0435\u0440\u043e\u0435\u0432 \u0437\u0430\u043f\u0435\u0447\u0430\u0442\u043b\u0435\u043d\u044b\u00a0<a href=\"https:\/\/mlcourse.ai\/book\/extra\/rating.html\">\u0442\u0443\u0442<\/a>\u00a0\u0438 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u044f, \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438). \u0421\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441\u00a0<a href=\"https:\/\/mlcourse.ai\/\">\u043a\u0443\u0440\u0441<\/a>\u00a0\u0432 \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435.<br \/>\u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e \u0442\u043e\u043c\u0443, \u043a\u0430\u043a &#171;\u043f\u0440\u043e\u0439\u0442\u0438&#187; \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043a\u0443\u0440\u0441 \u043d\u0430 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c\u00a0<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/ods\/articles\/322626\/\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>.<br \/>\u041d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 \u043d\u0430 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435\u00a0<a href=\"https:\/\/ods.ai\/tracks\/open-ml-course\">\u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0441\u044f<\/a>, \u043d\u043e &#171;\u0437\u0430\u0433\u043b\u043e\u0445&#187;.<\/p>\n<h4>\u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u00a0(\u043a\u0443\u0440\u0441 \u043b\u0435\u043a\u0446\u0438\u0439, \u041a.\u0412.\u0412\u043e\u0440\u043e\u043d\u0446\u043e\u0432)<\/h4>\n<p>\u0412 <a href=\"http:\/\/www.machinelearning.ru\/wiki\/index.php?title=%D0%9C%D0%BE\">\u043a\u0443\u0440\u0441\u0435<\/a> \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u043f\u0440\u0435\u0446\u0435\u0434\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c: \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f, \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f, \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f, \u043f\u043e\u043d\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u0418\u0437\u0443\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0438\u0445 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043a\u0430\u043a \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 10\u201315 \u043b\u0435\u0442. \u0423\u043f\u043e\u0440 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432, \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u0435\u0439, \u0434\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432 \u0438 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432. \u0422\u0435\u043e\u0440\u0435\u043c\u044b \u0432 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u0431\u0435\u0437 \u0434\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432.<\/p>\n<h4>\u2b50\u00a0\u041f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445\u00a0(\u043a\u0443\u0440\u0441 \u043b\u0435\u043a\u0446\u0438\u0439, \u0410.\u0413.\u0414\u044c\u044f\u043a\u043e\u043d\u043e\u0432)<\/h4>\n<p>\u0426\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438 <a href=\"https:\/\/github.com\/Dyakonov\/PZAD\/tree\/master\">\u043a\u0443\u0440\u0441\u0430<\/a> \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0420\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0432\u0437\u044f\u0442\u044b\u0445 \u0441 \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c (Kaggle), \u043b\u0438\u0431\u043e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043e\u0442 \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441\u0430 (&#171;small data&#187; ~ \u0434\u043e 200 \u0433\u0431):<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u043e\u0432<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0435 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u041f\u041a<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0418\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u0438 (\u0432 \u0442\u043e\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u0435 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0432\u0438\u043d\u0443\u0442\u043e\u0435 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435):<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e, \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u043f\u043b\u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438; \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0441\u0445\u0435\u043c\u044b<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>CASE: \u041f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0438\u0437\u0438\u0442\u043e\u0432 \u043f\u043e\u043a\u0443\u043f\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0441\u0443\u043f\u0435\u0440\u043c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0441\u0443\u043c\u043c \u0438\u0445 \u043f\u043e\u043a\u0443\u043f\u043e\u043a<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>CASE: \u0417\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u043e \u043f\u0440\u043e\u0431\u043a\u0430\u0445<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0418\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u043e \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0427\u0430\u0441\u0442\u044c 1 &#8212; \u0418\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0427\u0430\u0441\u0442\u044c 2 &#8212; \u041e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0427\u0430\u0441\u0442\u044c 3 &#8212; \u041c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0427\u0430\u0441\u0442\u044c 1. \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u0432 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0427\u0430\u0441\u0442\u044c 2. \u0427\u0451\u0442\u043a\u0430\u044f \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u0430\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0427\u0430\u0441\u0442\u044c 3: \u0421\u043a\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-371086","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/371086","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=371086"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/371086\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=371086"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=371086"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=371086"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}