Бакалавриат 2024/2025

Основы машинного обучения

Статус: Курс обязательный (Прикладной анализ данных и искусственный интеллект)

Направление: 01.03.02. Прикладная математика и информатика

Кто читает: Департамент информатики

Где читается: Школа информатики, физики и технологий

Когда читается: 2-й курс, 3, 4 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Паточенко Евгений Анатольевич

Язык: русский

Кредиты: 4

Программа дисциплины

Аннотация

Курс посвящён изучению основных методов машинного обучения. Изучаемые темы можно разбить на три блока. Первый — работа с данными и предварительный анализ данных. Изучаются библиотеки языка Python для работы с табличными данными и для визуализации, обсуждаются методы предобработки данных, 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.