• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
2026/2027

Методы машинного обучения и майнинга данных

Статус: Маго-лего
Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ
Преподаватели: Сохраби Маджид
Язык: русский
Кредиты: 6
Контактные часы: 54

Программа дисциплины

Аннотация

The course "Machine Learning and Data Mining"; introduces students to new and actively evolving interdisciplinary field of modern data analysis. Started as a branch of Artificial Intelligence, it attracted attention of physicists, computer scientists, economists, computational biologists, linguists and others and become a truly interdisciplinary field of study. In spite of the variety of data sources that could be analyzed, objects and attributes that from a particular dataset poses common statistical and structural properties. The interplay between known data and unknown ones give rise to complex pattern structures and machine learning methods that are the focus of the study. In the course we will consider methods of Machine Learning and Data Mining. Special attention will be given to the hands-on practical analysis of the real world datasets using available software tools and modern programming languages and libraries.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Mastering the machine learning, introduction into deep learning, data analysis and mining tools and methods.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Data processing, and cleaning
  • Regression
  • Classification
  • Clustering
  • Ensembling
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Introduction to classical machine learning
  • Introduction to deep learning
  • Advanced techniques
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий HW
  • неблокирующий Exam
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2026/2027 2nd module
    0.5 * Exam + 0.5 * HW
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Han, J., Kamber, M., Pei, J. Data Mining: Concepts and Techniques, Third Edition. – Morgan Kaufmann Publishers, 2011. – 740 pp.

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Hall, M., Witten, Ian H., Frank, E. Data Mining: practical machine learning tools and techniques. – 2011. – 664 pp.

Авторы

  • Антропова Лариса Ивановна
  • Сохраби Маджид