SenatorovAI | Школа Data Science Руслана Сенаторова

📊 Классический Machine Learning — база ML Классический ML — это алгоритмы, которые работают с табличными данными, быстро обучаются и легко объясняются. Это фундамент всего Machine Learning. 🧠 Что делает ML Модель подбирает параметры так, чтобы ошибка была минимальной. Пример простой модели: y = kx + b ML не думает — он оптимизирует. 🔑 Основные алгоритмы Линейная регрессия — предсказание чисел (цена, зарплата) Логистическая регрессия — классификация (0 / 1, да / нет) KNN — решение по ближайшим соседям Деревья решений — логика «вопрос → ответ» Naive Bayes — вероятностный метод, часто для текста 📉 Ошибка и обучение Ошибка = разница между реальным и предсказанным значением. Используется функция потерь, которую модель минимизирует с помощью градиентного спуска. 🚀 Почему классический ML важен проще нейросетей быстрее и дешевле часто достаточно для реальных задач отличная база для DL и AI Классический ML — это фундамент, без которого дальше идти сложно 🧱🔥 Ютуб | Школа SenatorovAI | Live

#group_2_scrum Созвон 2 группы - 11.02.2026 Среда в 20-00 2 группа: https://cr2nsocc.ktalk.ru/sw1tpl3toeyl Ютуб | Школа SenatorovAI | Live

#group_3_scrum Созвон 3 группы - 13.02.2026 Пятница в 18-00 3 группа: https://g2rnrwqk.ktalk.ru/e2combx4mhhy Ютуб | Школа SenatorovAI | Live

#group_1_scrum Созвон 1 группы - 13.02.2026, пятница в 18 00. 1 группа: https://9dsqs1ue.ktalk.ru/brtrtbqod7o1 Ютуб | Школа SenatorovAI | Live

Что такое признаки 🧩 В Machine Learning 🤖 признаки это переменные 📊, на основе которых модель делает выводы. Проще говоря это столбцы таблицы 📋. Если вы предсказываете цену квартиры 🏠, признаками могут быть площадь 📐, район 🏙, этаж 🏢, год постройки 📅 Главное правило ⚠️ Модель не умнее данных. Слабые признаки → слабый результат 📉 Правильные признаки это уже половина успеха 🎯 Ютуб | Школа SenatorovAI | Live

всем привет. какая вероятность получить выигрыш среди 29 участников? правильный ответ - совершенно реальная!) вчера выиграл в школе 1000р, в розыгрыше. да, и такие мероприятия тоже бывают в SENATOTROVAI. @autotest_er https://github.com/dshilin В прошлый раз я заработал на фриланс проекте https://t.me/SENATOROVAI/224 Ютуб | Школа SenatorovAI | Live

#group_2_scrum 11.02.2026 Запись созвона 2 группы Студенты: @autotest_er https://github.com/dshilin @white_shift https://github.com/stokato Ютуб | Школа SenatorovAI | Live

Зачем делить данные на train 🏋️‍♂️ и test 🧪 Если обучать и проверять модель на одних данных, она может просто запомнить 🧠, а не научиться. Поэтому данные делят Train 🏋️‍♂️ - обучение Test 🧪 - проверка на новых данных Классика 80 процентов train 20 процентов test Если на train всё идеально ✅ а на test плохо ❌ это проблема Смысл ML в обобщении 🌍, а не в запоминании. Ютуб | Школа SenatorovAI | Live

Что такое переобучение ⚠️ Overfitting 📉 это когда модель слишком подстроилась под обучающие данные. Она начинает учитывать шум 🔊, а не закономерности. Признак Отличный результат на train Слабый результат на test Как бороться Больше данных 📊 Проще модель 🧱 Регуляризация ⚙️ Хорошая модель это устойчивая модель ✅ Ютуб | Школа SenatorovAI | Live

#group_2_scrum Созвон 2 группы - 18.02.2026, среда в 19:00. 2 группа: https://cr2nsocc.ktalk.ru/sw1tpl3toeyl Ютуб | Школа SenatorovAI | Live

Что такое baseline 🧱 Baseline модель 📌 это простая модель для сравнения. Например Всегда предсказывать среднее 📊 Или самый частый класс 🔁 Если сложная модель не лучше baseline ❌ значит усложнение не имеет смысла. Baseline это профессиональный стандарт в ML 💼 Ютуб | Школа SenatorovAI | Live

#freelance Проект по облачным платформам. Студенты школы SenatorovAI под руководством Руслана Сенаторова успешно выполнили коммерческий проект, получили опыт и заработали деньги. Всем привет! Только что закрыл уже 8-й КОММЕРЧЕСКИЙ проект в Школе SenatorovAI. Постепенно нарабатывается реальная практика, портфолио растёт, а задачи выполняются всё быстрее и увереннее. Особенно приятно видеть, как знания из обучения сразу превращаются в реальные выполненные проекты и конкретный результат. В этот раз работал над проектом по облачным платформам и технологическому предпринимательству: настройка инфраструктуры, оформление репозитория и подготовка полноценной проектной документации. Такие задачи хорошо прокачивают не только технические навыки, но и понимание того, как выглядит реальный production-подход к проектам. Так же новым вызовом было построение продакшн схемы (да, я все еще плохо рисую) Каждый новый заказ - это не только опыт, но и дополнительные возможности собрать сильное портфолио. Когда уже понимаешь стек, процессы и требования заказчиков, работа идёт спокойно и без лишнего стресса. В итоге снова легкие деньги потому, что делаешь понятные задачи, которые уже умеешь решать быстро и качественно. Спасибо Руслану Сенаторову за доверие в выполнении фриланс проектах. Летим вперед! Дальше будет только интереснее Ознакомиться с выполненным проектом можно по ссылке: https://github.com/SENATOROVAI/2025-cloud-platforms-as-the-basis-of-technology-entrepreneurship-466075-kazar_v_s Если ты реально готов учиться и обрести новые знания/навыки,но почему-то откладывал на потом - Это тот самый ЗНАК чтобы начать! Всем добра. До новых встреч ☺️ Предыдущий проект https://t.me/SENATOROVAI/167 Выполняем коммерческие проекты любой сложности и учебные работы (курсовые, дипломы, задачи) — обращайтесь в личные сообщения Ютуб | Школа SenatorovAI | Live

#group_1_scrum Созвон 1 группы - 20.02.2026, пятница в 19:00. 1 группа: https://9dsqs1ue.ktalk.ru/brtrtbqod7o1 Ютуб | Школа SenatorovAI | Live

Почему scikit-learn 🐍 база scikit-learn 🧠 это библиотека для классического ML. Главная логика model.fit 🏋️‍♂️ обучение model.predict 🔮 предсказание Единый интерфейс для разных алгоритмов 🔄 Через неё вы понимаете Что такое признаки 📊 Как считается ошибка 📉 Как сравнивать модели ⚖️ Уверенно работаешь со sklearn значит понимаешь фундамент ML 🚀

#group_2_scrum 18.02.2026 Запись созвона 2 группы Небольшое интервью по пройденным темам - итераторы, генераторы, множественное наследование, распаковка множеств, zip, срезы. Студенты: @autotest_er https://github.com/dshilin @white_shift https://github.com/stokato Ютуб | Школа SenatorovAI | Live

#group_1_scrum 20.02.2026 Запись созвона 1 группы Решили тест по github и линтерам. За подготовку спасибо Светлане - @svet_lana1588 Студенты: @shn4ydar https://github.com/Shn4yder @svet_lana1588 https://github.com/svetlana-s88 @kycb322 http://github.com/kycb322 @arm_naruto https://github.com/Dockstage @Jazzyflavor https://github.com/J4zzyfl4vor Ютуб | Школа SenatorovAI | Live

В любой задаче ML есть признаки 🧩 — входные данные и целевая переменная 🎯 — то, что мы хотим предсказать Пример Площадь, район, этаж → признаки Цена квартиры → целевая переменная Если задача классификации Спам или не спам → это целевая переменная Важно чётко понимать Что именно модель должна предсказать Без правильно определённой цели модель бессмысленна Ютуб | Школа SenatorovAI | Live