Бакалавриат
2025/2026
Машинное обучение 1
Статус:
Курс по выбору (Вычислительные социальные науки)
Где читается:
Факультет компьютерных наук
Когда читается:
2-й курс, 3, 4 модуль
Охват аудитории:
для всех кампусов НИУ ВШЭ
Преподаватели:
Алёхина Екатерина Сергеевна,
Андреева Дарья Александровна,
Баранов Михаил Юрьевич,
Бурлова Альбина Сергеевна,
Ершов Иван Петрович,
Максимов Ян Викторович,
Никитин Илья Сергеевич,
Полякова Ирина Юрьевна,
Пономарчук Анна Сергеевна,
Семерова Елена Александровна,
Соколов Евгений Андреевич,
Томащук Корней Кириллович,
Ульянкин Филипп Валерьевич,
Черномордин Родион Романович,
Юсупов Вячеслав Александрович
Язык:
русский
Кредиты:
5
Контактные часы:
80
Программа дисциплины
Аннотация
Курс посвящён изучению основных методов машинного обучения. Изучаемые темы можно разбить на три блока. Первый — работа с данными и предварительный анализ данных. Изучаются библиотеки языка Python для работы с табличными данными и для визуализации, обсуждаются методы предобработки данных, подготовки категориальных и текстовых данных. Второй блок — обучение с учителем. Изучаются линейные модели, решающие деревья, композиции моделей (случайный лес, градиентный бустинг и его имплементации), приложения в рекомендательных системах. Третий блок — обучение без учителя. Изучаются методы кластеризации, визуализации, понижения размерности. Все темы сопровождаются практикой на реальных данных. По итогам курса слушатель сможет сформулировать задачу машинного обучения, выбрать метрику качества, обучить модель, подобрать гиперпараметры, провести валидацию.