Основы машинного обучения

  • Студенты изучают основные принципы машинного обучения, включая контролируемое и неконтролируемое обучение, а также методы обучения с подкреплением. В курсе рассматриваются такие алгоритмы, как регрессия, деревья решений, кластеризация и нейронные сети. Практические приложения сосредоточены на прогнозах, моделях классификации и стратегиях оптимизации для бизнеса и технологий.
  • Кредитов 5
  • Год обучения 3
  • Семестр 5
Top