Магистратура
2024/2025
Машинное обучение (углубленный курс)
ID 866170
Статус:
Курс по выбору (Экономика и экономическая политика)
Направление:
38.04.01. Экономика
Кто читает:
Департамент теоретической экономики
Где читается:
Факультет экономических наук
Когда читается:
1-й курс, 4 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для всех кампусов НИУ ВШЭ
Преподаватели:
Андреянов Павел Павлович
Прогр. обучения:
Экономика и экономическая политика
Язык:
английский
Кредиты:
3
Course Syllabus
Abstract
The course describes main recent machine learning and data analysis methods as well as their application in economic research. Special attention in the course is paid to the implementation of these algorithms and models in Python
Learning Objectives
- Knowledge and understanding of machine learning topics such as Bayesian methods, deep learning, and reinforcement learning.
Expected Learning Outcomes
- Знать основные идеи обучения с подкреплением: policy update, value update...
- Уметь написать коды value iteration, policy iteration, q-iteration...
- Знать и понимать генеративные модели текстового анализа
- Знать и понимать дискриминативные модели текстового анализа
- Уметь запустить простейшую нейронную сеть.
- To know key ideas in dynamic programming: policy update, value update...
- Be able to describe and to fit a simple neural network
- Write code for value iteration, policy iteration, q-iteration
Interim Assessment
- 2024/2025 4th module0.25 * written exam + 0.5 * written homeworks + 0.25 * Presence and participation in class
Bibliography
Recommended Core Bibliography
- A first course in machine learning, Rogers, S., 2012
- Data mining : practical machine learning tools and techniques, Witten, I. H., 2011
- Foundations of machine learning, Mohri, M., 2012
- Machine learning, Mitchell, T. M., 1997
Recommended Additional Bibliography
- Introduction to natural language processing, Eisenstein, J., 2019
- The handbook of computational linguistics and natural language processing, , 2013