KZ

Технологии машинного обучения

  • Целью освоения дисциплины являются формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков по основам машинного обучения, овладение студентами инструментарием, моделями и методами машинного обучения, а также приобретение навыков исследователя данных (data scientist) и разработчика математических моделей, методов и алгоритмов анализа данных. Типы задач машинного обучения Предмет и задачи машинного обучения и анализа данных. Основные принципы, задачи и подходы, использование в различных областях науки и индустрии. Основные этапы эволюции алгоритмов машинного обучения. Метрические классификаторы. Алгоритмы кластеризации. Деревья решений, линейные классификаторы. Нейронные сети. Регрессионный анализ, Ансамблевые методы. Стохастический поиск.
  • Образовательная программа 7M06105 Математическое и компьютерное моделирование
  • ВУЗ Евразийский национальный университет имени Льва Николаевича Гумилева
  • Кредитов 6
  • Селективная дисциплина
  • Год обучения 2
  • Семестр 1
Top