2022/2023
Машинное обучение
Статус:
Маго-лего
Когда читается:
1, 2 модуль
Охват аудитории:
для своего кампуса
Язык:
русский
Кредиты:
6
Контактные часы:
56
Программа дисциплины
Аннотация
Теория обучения машин (machine learning, машинное обучение) находится на стыке прикладной статистики, численных методов оптимизации, дискретного анализа, и за последние 50 лет оформилась в самостоятельную математическую дисциплину. Методы машинного обучения составляют основу ещё более молодой дисциплины — интеллектуального анализа данных (data mining). В курсе рассматриваются основные задачи обучения по прецедентам: классификация, кластеризация, регрессия, понижение размерности. Изучаются методы их решения, как классические, так и новые, созданные за последние 10–15 лет. Упор делается на глубокое понимание математических основ, взаимосвязей, достоинств и ограничений рассматриваемых методов. Отдельные теоремы приводятся с доказательствами. Все методы излагаются по единой схеме: исходные идеи и эвристики; их формализация и математическая теория; описание алгоритма в виде слабо формализованного псевдокода; анализ достоинств, недостатков и границ применимости; пути устранения недостатков; сравнение с другими методами. примеры прикладных задач.