• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Современные методы машинного обучения

Читается

Пререквизиты: «Введение в анализ данных»

Трудоемкость:  кредитов

60 аудиторных часов:

  • 30 часов лекции;
  • 30 часов семинары

Формы контроля:

  • 1 экзамен,
  • 3 домашних задания

О курсе

Данный курс является продолжением предыдущего и рассказывает о том, какие модели машинного обучения чаще всего используются сейчас на практике. Основное внимание мы уделим композиционным методам и нейронным сетям, а также немного обсудим глубинное обучение — область анализа данных, которая позволяет решать с очень высоким качеством такие сложные задачи, как распознавание изображений и речи, автоматический анализ текстов, анализ биологических данных. Во второй части курса мы поговорим об основных статистических методах — параметрической и непараметрической проверке гипотез, бутстрапе, анализе временных рядов, и обсудим, почему они так важны на практике.

Программа

Ведущий лектор

Умнов Алексей Витальевич

Лаборатория компании Самсунг: Научный сотрудник