მხოლოდ 2 თვეში:

• საფუძვლიანად ისწავლი ყველა მთავარ ალგორითმს: წრფივ და ლოგისტიკურ რეგრესიას, კლასიფიკაციას, ხეებს, კლასტერიზაციას, ნეირონულ ქსელებს და სხვას

• ყველაფერს ააგებ ნულიდან, ხელით — scikit-learn-ის პირდაპირი გამოყენების გარეშე, შემდეგ კი შენი ხელით დაწერილი ალგორითმების შედეგებს შეადარებ ინდუსტრიულ ბიბლიოთეკებს, როგორიცაა scikit-learn

• თითოეული ალგორითმისთვის ისწავლი როგორ აუარო გვერდი მის შეზღუდვებს: მაგალითად, აუტლაიერებისადმი მდგრადი მოდელები (Huber რეგრესია), რეგულარიზაცია გადაჭარბების თავიდან ასაცილებლად, ბუსტინგი პროგნოზების გასაუმჯობესებლად და სხვა.