Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.

  • A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
2024/2025

Теоретический анализ методов искусственного интеллекта

Статус: Маго-лего
Когда читается: 2 модуль
Охват аудитории: для своего кампуса
Язык: русский
Кредиты: 3

Программа дисциплины

Аннотация

В курсе изучаются теоретические основы алгоритмов машинного обучения с помощью математической статистики и функционального анализа. В курсе подробно рассматривается теория и методы статистического обучения (в частности, регуляризация сложности модели). Изучаются вопросы сложности моделей, сходимости методов обучения. В данном курсе студенты узнают о некоторых методах, необходимых для анализа и почти оптимальной настройки алгоритмов машинного обучения.