KZ

Прикладное машинное обучение

  • Дисциплина, которая фокусируется на практическом применении методов машинного обучения для решения реальных проблем и создания прогнозов или решений на основе данных. Она охватывает широкий круг тем, таких как предварительная обработка данных, выбор и проектирование функций, выбор и оценка моделей, алгоритмы обучения с учителем и без учителя, ансамблевые методы, глубокое обучение и этические аспекты машинного обучения. Изучая эту дисциплину, учащиеся получат четкое представление о ключевых концепциях и алгоритмах машинного обучения и разовьют навыки их эффективного применения в различных областях и наборах данных. Они узнают, как предварительно обрабатывать и преобразовывать данные, выбирать подходящие функции, обучать и оценивать модели, оптимизировать гиперпараметры, интерпретировать результаты моделей и развертывать решения для машинного обучения. Результаты обучения включают способность определять подходящие методы машинного обучения для конкретных задач, создавать точные и надежные прогностические модели и использовать машинное обучение для получения информации и принятия обоснованных решений на основе сложных наборов данных.
  • Образовательная программа 6B06103 Анализ больших данных
  • ВУЗ Astana IT University
  • Кредитов 5
  • Год обучения 3
  • Семестр 1
Top