Машинное обучение

Магистратура 2024/2025

Статус: Курс обязательный (Магистр по наукам о данных)

Кто читает: Департамент больших данных и информационного поиска

Когда читается: 1-й курс, 3, 4 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Саночкин Юрий Ильич

Язык: русский

Полная версия программы учебной дисциплины Задать вопрос

Аннотация

Курс "Машинное обучение" предоставляет фундаментальные знания и практические навыки в области искусственного интеллекта и анализа данных. Он охватывает основные методы и алгоритмы, используемые для построения моделей, способных обучаться на основе данных и принимать решения.

Цель освоения дисциплины

Ознакомить студентов с ключевыми концепциями и техниками машинного обучения.
Развить умения выбора и применения наиболее подходящих алгоритмов для решения конкретных задач.
Научить анализировать, обрабатывать и интерпретировать большие объемы данных.
Развить навыки оценки и улучшения качества моделей машинного обучения.

Планируемые результаты обучения

Выбирает и применяет подходящие алгоритмы машинного обучения для различных типов задач
Проводит предобработку и анализ данных, включая очистку, нормализацию и обработку пропущенных значений.
Разрабатывает, обучает и оценивает модели классификации и регрессии.
Применяет методы кластеризации на практике для группировки данных.
Оценивает качество моделей с использованием различных метрик и методов перекрестной проверки.
Владеет инструментами и фреймворками для машинного обучения, такими как scikit-learn и другие.
Учитывает этические аспекты использования машинного обучения при разработке моделей.
Интегрирует модели машинного обучения в реальные бизнес-процессы и решает практические задачи в различных областях.