Основы машинного обучения

2024/2025

Статус: Майнор

Кто читает: Департамент больших данных и информационного поиска

Онлайн-часы: 20

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Кантонистова Елена Олеговна, Коган Александра Сергеевна, Соколов Евгений Андреевич, Червяков Артем Александрович

Язык: русский

Кредиты: 5

Полная версия программы учебной дисциплины Задать вопрос

Аннотация

Целями освоения дисциплины «Основы машинного обучения» являются овладение студентами моделями и методами интеллектуального анализа данных и машинного обучения в задачах обработки и анализа данных, а также приобретение навыков исследователя данных (data scientist) и разработчика математических моделей, методов и алгоритмов анализа данных. Изучаются основные модели (линейные, метрические, логические), подходы к их обучению и методы обработки данных.

Цель освоения дисциплины

Знать основные модели и методы машинного обучения и разработки данных
Уметь адекватно применять указанные модели и методы, а также программные средства, в которых они реализованы
Иметь навыки (приобрести опыт) анализа реальных данных с помощью изученных методов

Планируемые результаты обучения

Владеет методами кластеризации данных
Владеет методами построения композиций моделей
Владеет основами математики для анализа данных
Владеет основными подходами к оценке качества в задачах классификации и регрессии
Знает линейные модели и умеет их обучать
Знает модель k ближайших соседей и умеет её обучать
Знает модель решающего дерева и умеет её обучать
Знает основные подходы к построению рекомендательных систем
Знает основные постановки задач и типы данных в машинном обучении