Лабораторные работы по предмету "Машинное обучение"

Этот репозиторий содержит 7 лабораторных работ в формате Jupyter Notebook (.ipynb), выполненных в рамках курса "Машинное обучение" в Университете ИТМО.

Содержание

1. Лабораторная работа 1: Введение в Pandas.
2. Лабораторная работа 2: Данная лабораторная утеряна :(
3. Лабораторная работа 3: Использование деревьев решений, случайного леса, xgboost.
4. Лабораторная работа 4: Использование методов уменьшения размерности данных и кластеризации.
5. Лабораторная работа 5: Градиентный спуск.
6. Лабораторная работа 6: Дообучение CNN.
7. Лабораторная работа 7: BERT Архитектура.

Описание

Каждая лабораторная работа посвящена различным аспектам машинного обучения, включая:

• Предобработку данных
• Построение моделей
• Оценку качества моделей
• Применение алгоритмов машинного обучения на реальных данных.

Требования

• Python 3.x
• Jupyter Notebook

Запуск

Для запуска лабораторных работ выполните следующие шаги:

1. Клонируйте репозиторий:

git clone https://github.com/your_username/repository_name.git
cd src