Machine Learning

2022/2023

Учебный год

ENG

Обучение ведется на английском языке

4

Кредиты

Кто читает:

Департамент электронной инженерии

Статус:

Курс обязательный

Когда читается:

4-й курс, 2, 3 модуль

Преподаватель

Перов Артём Андреевич

Course Syllabus

Abstract

Дисциплина «Методы машинного обучения» изучает класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение в процессе применения решений множества сходных задач. Целью освоения дисциплины «Методы машинного обучения» является ознакомление студентов с теоретическими основами и основными принципами машинного обучения — а именно, с классами моделей (линейные, логические, нейросетевые), метриками качествами и подходами к подготовке данных. В рамках дисциплины изучаются методы проверки статистических гипотез, линейные модели регрессии, классификации и кластеризации, ансамбли и деревья решений, нейросетевые технологии машинного обучения. Дисциплина «Методы машинного обучения» дает знания, необходимые для последующего прохождения преддипломной практики и подготовки ВКР. При обучении предусмотрен контроль знаний студентов в виде домашнего задания, контрольных, самостоятельных работ и экзамена. Изучение дисциплины предусматривает владение знаниями в области теории вероятности и математической статистики, программирование на Python и математического анализа.