Бакалавриат
2022/2023
Методы машинного обучения
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус:
Курс обязательный (Инфокоммуникационные технологии и системы связи)
Направление:
11.03.02. Инфокоммуникационные технологии и системы связи
Кто читает:
Департамент электронной инженерии
Когда читается:
4-й курс, 2, 3 модуль
Формат изучения:
с онлайн-курсом
Онлайн-часы:
35
Охват аудитории:
для всех кампусов НИУ ВШЭ
Преподаватели:
Перов Артём Андреевич
Язык:
английский
Кредиты:
4
Контактные часы:
32
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, метрические алгоритмы, алгоритмы на основе деревьев решений и их ансамблей, нейросетевые), метриками качества моделей и и подходами к предобработке и анализу данных. В рамках дисциплины изучаются 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, контрольной, тестов и экзамена.