2024/2025
Машинное обучение
Статус:
Маго-лего
Когда читается:
2, 3 модуль
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Саночкин Юрий Ильич
Язык:
русский
Кредиты:
6
Программа дисциплины
Аннотация
Курс посвящен изучению основных методов машинного обучения. Изучаемые темы можно разбить на три блока. Первый – работа с данными и предварительный анализ данных. Изучаются методы предобработки данных (работа с пропусками, выбросами), подготовки категориальных и текстовых данных. Второй блок – обучение с учителем. Изучаются линейные модели, решающие деревья, композиции моделей (случайный лес, градиентный бустинг и его имплементации), приложения в рекомендательных системах. Третий блок – обучение без учителя. Изучаются методы кластеризации, визуализации, понижения размерности. Все темы сопровождаются практикой на реальных данных. По итогам курса слушатель сможет сформулировать задачу машинного обучения, выбрать метрику качества, обучить модель, подобрать гиперпараметры, провести валидацию.