• A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site

FacultiesCoursesApplied Mathematics and Information Science

Основы машинного обучения и майнинга данных

Academic year: 2014/2015

Содержание курса охватывает основные устоявшиеся разделы современного машинного обучения и майнинга данных (Data Mining). Программа курса опирается на знания и компетенции, однако не требует предварительного изучения, таких дисциплинах как «Теория вероятности и математическая статистика», «Дискретная математика», «Теория графов», «Частично упорядоченные множества и решетки», «Теория алгоритмов» или «Алгоритмы и структуры данных», «Численные методы и методы оптимизации». При отсутствии у студентов необходимых минимальных знаний по указанным дисциплинам им сообщаются базовые определения и  предлагаются источники для самостоятельного изучения, что не является препятствием для успешного освоения курса. В ходе обучения студенты также знакомятся с программными продуктами Weka, Orange и средой R.  Приветствуется, но не обязательно, умение разработки небольших программ на одном из современных языков программирования (например, Python, C#, Java или C++), а также желателен опыт работы со средой MATLAB или Octave и их аналогами. Курс помогает получить базовые компетенции аналитика данных, среди которых адекватный выбор метода для решения конкретной задачи анализа данных, предобработка данных, настройка параметров метода анализа, интерпретация полученных результатов. В ходе курса предполагается индивидуальная или групповая работа над зачетным проектом по анализу реальных данных, а также выполнение домашних заданий. 

Type: Elective course
Instructor!: Ignatov, Dmitry I. (delivers lectures, conducts seminars, checks works and administers exams)
Language: Russian
Level: Bachelor
Area of studies: Applied Mathematics and Information Science
When: 4 year, 3 module
Credits: 4.5