КУРС Лекций «Рандомизированное машинное обучение: теория и применения»
Предлагается новый подход к пробеме машинного обучения, основанный на энтропийной рандомизации параметризованных моделей. Рассматриваются теоретические основания данного подхода, включающие методы построения рандомизированных параметрических моделей, постановки задач энтропийно-робастного оценивания, методы решения задач функционального энтропийно-линейного программирования. Приводятся также необходимые сведения о методах  и алгоритмах глобальной оптимизации. Вторая часть курса посвящена применению процедур РМО к задачам <<2>>-мягкой классификации объектов и динамической регрессии. Рассматриваются примеры.


Course «Randomized Machine Learning: Theory and Practice»
New approach to the problems of machine learning, based on the entropic optimization of parameterized models is introduced. We consider theoretical basis of this approach including methods of developing of randomized parameterized models, problems of entropy-robust estimation, methods of solving of functional entropy-linear programming problems. Methods and algorithms of global optimization linking with the course are considered as well. The second part of the course is dedicated to the application of randomized machine learning procedures to 2-soft classification and dynamic regression problems.