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

Прикладные задачи анализа данных

Читается

Пререквизиты: «Современные методы машинного обучения»

Трудоемкость:  кредитов

72 аудиторных часа:

  • 36 часов лекции;
  • 36 часов семинары

Формы контроля:

  • 1 экзамен,
  • 3 домашних задания

О курсе

В данном курсе мы разберем ряд важных прикладных задач, где активно используется машинное обучение — классификация текстов, построение рекомендательных систем, анализ социальных сетей, распознавание изображений. Мы выясним, как именно и какими методами нужно решать такие задачи, и попробуем самостоятельно их решить с помощью уже изученных средств на не очень сложных примерах. Также мы познакомимся с системами обработки больших данных и выясним, каковы области их применения.

Программа

Ведущий лектор

Игнатов Дмитрий Игоревич

Департамент анализа данных и искусственного интеллекта: Доцент