Бакалавриат
2023/2024
Машинное обучение
Статус:
Курс обязательный (Программная инженерия (очно-заочное обучение))
Направление:
09.03.04. Программная инженерия
Когда читается:
3-й курс, 2 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Савченко Людмила Васильевна
Язык:
русский
Кредиты:
6
Контактные часы:
32
Программа дисциплины
Аннотация
Курс посвящен изложению современных методов машинного обучения. Излагаются математические основы методов машинного обучения, основные алгоритмы, методы предобработки данных, основы теории машинного обучения. Практические задания выполняются с использованием библиотеки scikit-learn.
Цель освоения дисциплины
- Подготовка к профессиональной деятельности в области машинного обучения
- Развитие компетенций в области математических методов и информационных технологий.
Планируемые результаты обучения
- Овладение практическими навыками решения задач методами машинного обучения
- Овладение практическими навыками решения задач методами машинного обучения
- Освоение основных теоретических положений машинного обучения
- Освоение основных теоретических положений машинного обучения
- Освоение основных теоретических положений методов машинного обучения
Содержание учебной дисциплины
- Введение. Примеры практических задач
- Метод наименьших квадратов
- Вероятностная постановка задачи обучения с учителем
- Статистические методы решения задач классификации
- Нейронные сети
- Деревья решений
- Ансамбли решающих правил
- Задача обучения без учителя
- Метод опорных векторов
- 10. Элементы теории Вапника-Червоненкиса
Промежуточная аттестация
- 2023/2024 учебный год 2 модуль0.5 * Самостоятельная работа (лабораторные работы) + 0.5 * Экзамен
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Введение в статистическое обучение с примерами на языке R / Г. Джеймс, Д. Уиттон, Т. Хасти, Р. Тибширани , перевод с английского С. Э. Мастицкого. — Москва : ДМК Пресс, 2017. — 456 с. — ISBN 978-5-97060-495-3. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/93580 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
Рекомендуемая дополнительная литература
- Флах, П. Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных / П. Флах. — Москва : ДМК Пресс, 2015. — 400 с. — ISBN 978-5-97060-273-7. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/69955 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.