В проде ИИ часто выигрывает не нейросеть, а логистическая регрессия.

Заголовки — про большие языковые модели, а большинство скоринговых моделей, рекомендательных пайплайнов и детекторов фрода в проде — это классический ML: деревья, линейные модели, ансамбли. ML Fundamentals — 21 hands-on урок, который собирает этот фундамент по шагам: линейная и логистическая регрессия, decision trees и random forest, SVM, KNN, unsupervised learning, feature engineering.

Курс собран на базе открытого MIT-курса: после каждого блока — практика и артефакт, а не пересказ формул. Первый модуль открыт бесплатно — проверьте темп до оплаты.

Первый модуль бесплатно: ML Fundamentals

Подписывайся на канал — дальше разберём, какой ML реально живёт в проде.