2024/2025

Машинное обучение (углубленный курс)

Статус: Маго-лего

Кто читает: Департамент теоретической экономики

Когда читается: 4 модуль

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Андреянов Павел Павлович

Язык: русский

Кредиты: 3

Программа дисциплины

Аннотация

The course describes main recent machine learning and data analysis methods as well as their application in economic research. Special attention in the course is paid to the implementation of these algorithms and models in Python

Цель освоения дисциплины

• Знание и понимание таких тем машинного обучения как: баесовские методы, глубокое обучение и обучение с подкреплением.

Планируемые результаты обучения

• Знать основные идеи обучения с подкреплением: policy update, value update...
• Уметь написать коды value iteration, policy iteration, q-iteration...
• Знать и понимать генеративные модели текстового анализа
• Знать и понимать дискриминативные модели текстового анализа
• Уметь запустить простейшую нейронную сеть.

Содержание учебной дисциплины

• Reinforced Learning
• Natural Language Processing
• Bayes Methods
• Causal
• Deep Learning

Элементы контроля

• written homeworks
• written exam
• Presence and participation in class

Промежуточная аттестация

• 2024/2025 4th module
  0.25 * Presence and participation in class + 0.25 * written exam + 0.5 * written homeworks

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• A first course in machine learning, Rogers, S., 2012
• Data mining : practical machine learning tools and techniques, Witten, I. H., 2011
• Foundations of machine learning, Mohri, M., 2012
• Machine learning, Mitchell, T. M., 1997

Рекомендуемая дополнительная литература

• Introduction to natural language processing, Eisenstein, J., 2019
• The handbook of computational linguistics and natural language processing, , 2013

Авторы

• Андреянов Павел Павлович