• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
2016/2017

Прикладные задачи анализа данных

Когда читается: 3, 4 модуль
Преподаватели: Артемова Екатерина Леонидовна, Игнатов Дмитрий Игоревич, Корепанова Наталья Владимировна, Панов Александр Игоревич
Критерии отбора: Успешное окончания предыдущей части курса.
Язык: русский
Кредиты: 5
Контактные часы: 72
В рамках программы курса предполагается осветить несколько прикладных задач анализа данных: анализ текстов на естественном языке, рекомендательные системы, рекомендация контекстной рекламы, поиск документов-дубликаторв, тематическое моделирование, анализ тональности текстов и др. Для это привлекаются такие методы как поиск частых множеств признаков, Анализ Формальных Понятий, ассоциативные правила, матричная факторизация, методы обработки текстов, тематическое моделирование, бикластеризация, спектральная кластеризация и др.