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

Современные методы машинного обучения

О курсе

Данный курс состоит из двух частей.

Часть 1. Анализ данных, часть 2.

Данная часть посвящена продвинутым методам машинного обучения, не вошедшим в предыдущий курс. Студенты изучат метрические методы, градиентный бустинг, нейронные сети, а также кратко познакомятся с современными направлениями в глубинном обучении.

Часть 2. Статистика в анализе данных.

Данная часть посвящена основным статистическим методам, которые находят свое применение в анализе данных: параметрической и непараметрической проверке гипотез, бутстрапу, анализу временных рядов. Все методы излагаются на примере конкретных задач, возникающих на практике.

 

Читается: 1-2 модуль 3 курса
Пререквизиты:  Введение в программирование, Анализ данных
Трудоемкость:  5 кредитов

 

  60 аудиторных часа:
- 30 часов лекций;
- 30 часов семинаров.


Формы контроля:

  • экзамен;
  • 3 домашних задания.

 
Преподаватели

Умнов Алексей Витальевич

Департамент больших данных и информационного поиска: Старший преподаватель

Рябенко Евгений

Другие курсы майнора: