Открыт прием заявок на Лето с AIRI!⚡️

В этом году мы запускаем Школу совместно с Передовой Инженерной Школой ИТМО. Программа пройдет в Санкт-Петербурге с 20 по 30 августа.

🗓 Подать заявку можно по ссылке до 23:59 14 июля 2024 года.

Школа включает в себя лекции, семинары и практическую работу по направлениям:

— Мультимодальные архитектуры и генеративный ИИ в промышленности
— Модели воплощенного ИИ и обучение с подкреплением в робототехнике
— Искусственный интеллект и химия
— Доверенный искусственный интеллект

📍Питание, обучение и проживание бесплатное, оплатить самим нужно будет только проезд.

Подавайте заявки и делитесь постом с друзьями и коллегами!

https://avito.tech/education/statistics

Часть 1
Статистический критерий
Статистическая мощность
Z-test
T-test
Метод Монте-Карло

1. Статистический критерий
1.1. Зачем нужна прикладная статистика?
1.2. Статистические гипотезы
1.3. Статистические функции в Python
1.4. Двусторонний критерий

2. Статистическая мощность
2.1. Статистическая мощность
2.2. Мощность для задачи про доставку
2.3. Minimum detectable effect aka MDE
2.4.1. Доверительный интервал
2.4.2. Доверительный интервал. Продолжение
2.4.3. Доверительный интервал Уилсона
2.5. Алгоритм проверки гипотез.
3. Z-test
3.1. Нормальное распределение
3.2. Z-test
3.3. Занятие со звездочкой, Z-test
4. T-test
4.1. Критерии сравнения средних. T-критерий Стьюдента
4.2. T-test4.3. Доверительный интервал
4.4. A/B-тесты. Двувыборочный Т-test
4.5. MDE для T-test5. Метод Монте-Карло
5.1. Метод Монте-Карло
5.2. Метод Монте-Карло (на исторических данных)
5.3. Метод Монте-Карло (определение мощности на исторических данных)

Часть 2
Критерий Колмогорова
Критерий Колмогорова-Смирнова
Хи-квадрат
Критерий Манна-Уитни
Бутстрап
Линеаризация

https://t.me/div_conv/242/5340