Курсы для студентов набора 2018 года: Прикладные задачи анализа данных
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.
Пререквизиты: «Современные методы машинного обучения»
Трудоемкость: кредитов
72 аудиторных часа:
- 36 часов лекции;
- 36 часов семинары
Формы контроля:
- 1 экзамен,
- 3 домашних задания
Ведущий лектор
Департамент анализа данных и искусственного интеллекта: Доцент