Machine Learning 1

2024/2025

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

6

ECTS credits

Delivered at:

Big Data and Information Retrieval School

Course type:

Elective course

When:

3 year, 1, 2 module

Instructor

Корпачев Сергей Сергеевич

Программа дисциплины

Аннотация

Курс предназначен для студентов бакалавриата. В ходе курса будут рассмотрены темы, дающие представление об основных понятиях и постановке задач машинного обучения. Студенты научатся выполнять полный цикл построения модели, обучать модели и оценивать их качества, смогут выполнять кластеризацию и визуализацию данных.

Цель освоения дисциплины

• Знает основные понятия и постановки задач машинного обучения
• Знает теоретические основы линейных и логических методов машинного обучения
• Знает принципы построения композиций моделей
• Знает основные метрики качества для регрессии и классификации
• Умеет выполнять полный цикл построения модели
• Умеет обучать основные модели машинного обучения, оценивать их качества
• Умеет выполнять кластеризацию и визуализацию данных

Планируемые результаты обучения

• Знает основные понятия и постановки задач машинного обучения
• Умеет выполнять кластеризацию и визуализацию данных
• Знает основные метрики качества для регрессии и классификации
• Знает принципы построения композиций моделей
• Знает теоретические основы линейных, логических и нейросетевых методов машинного обучения
• Умеет выполнять полный цикл построения модели
• Умеет обучать основные модели машинного обучения, оценивать их качество

Содержание учебной дисциплины

• Введение в машинное обучение и анализ данных
• Линейные модели
• Решающие деревья
• Композиции моделей

Элементы контроля

• ДЗ
• КР
• Экзамен

Промежуточная аттестация

• 2024/2025 2nd module
  В курсе предусмотрено несколько форм контроля знаний: Практические домашние работы на Python или с теоретическими задачами (всего 6-8 домашних работ) Контрольная работа в середине курса Письменный экзамен Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за работу в семестре и оценки за экзамен: Oитоговая = Округление(0.6 * ДЗ + 0.2 * КР + 0.2 * Э) ДЗ — средняя оценка за практические домашние задания КР — оценка за контрольную работу Э — оценка за экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Robert A. Beezer, T. Hastie, R. Tibshirani, & J. Friedman Springer. (2002). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference and Prediction. By. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.C9BC2266

Рекомендуемая дополнительная литература

• Christopher M. Bishop. (n.d.). Australian National University Pattern Recognition and Machine Learning. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.EBA0C705

Авторы

• Чиркова Надежда Александровна
• Королева Анастасия Романовна