2024/2025
Введение в машинное обучение
Статус:
Маго-лего
Кто читает:
Кафедра математической экономики (Нижний Новгород)
Когда читается:
3 модуль
Охват аудитории:
для всех кампусов НИУ ВШЭ
Преподаватели:
Силаев Андрей Михайлович
Язык:
русский
Кредиты:
3
Программа дисциплины
Аннотация
Курс посвящен введению в методы машинного обучения. Излагаются математические основы методов машинного обучения, изучаются основные алгоритмы, методы предобработки данных. Выполняются практические задания с использованием различных библиотек.
Цель освоения дисциплины
- Целями освоения дисциплины «Введение в машинное обучение» являются: развитие у студентов аналитических и исследовательских навыков в области обработки и анализа данных, ознакомление с методами статистики, машинного обучения и библиотеками Python для анализа данных.
Планируемые результаты обучения
- Знает основные понятия и постановки задач машинного обучения
- Знает основные метрики качества для регрессии и классификации
- Знает принципы построения композиций моделей
- Умеет обучать основные модели машинного обучения, оценивать их качество
Содержание учебной дисциплины
- Введение, основные понятия анализа данных
- Модели линейной регрессии
- Модели с дискретными зависимыми переменными
- Решающие деревья
- Композиции алгоритмов
- Нейронные сети
Элементы контроля
- Активность
- Контрольная работа
- ЭкзаменПреподаватель может выставить оценки за курс автоматом
Промежуточная аттестация
- 2024/2025 3rd module0.35 * Активность + 0.25 * Контрольная работа + 0.4 * Экзамен
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение. - 978-5-4461-0914-2 - Плас Дж. Вандер - 2021 - Санкт-Петербург: Питер - https://ibooks.ru/bookshelf/376830 - 376830 - iBOOKS
Рекомендуемая дополнительная литература
- Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов: Пер. с англ. - 978-5-9775-4056-8 - Элбон Крис - 2019 - Санкт-Петербург: БХВ-Петербург - https://ibooks.ru/bookshelf/366635 - 366635 - iBOOKS