Методы машинного обучения

  • Цель: обучение студентов теоретическим и практическим правилам машинного обучения, навыкам применения методов и моделей машинного обучения. Содержание: структура области машинного обучения, задачи линейной регрессии с одной переменной, метод градиентного спуска, многомерная линейная регрессия, логистическая регрессия, методы систематизации, обучение нейронных сетей опыт применения машинного обучения, линейная регрессия с регуляризацией, обучение без учителя, уменьшение размерности, анализ основных компонентов, обнаружение аномалий.
  • Кредитов 6
  • Год обучения 4
Top