10 июня в 03:00
Онлайн-курс «Введение в машинное обучение»
Регистрация закрыта
Не так давно получил распространение термин «большие данные», обозначивший новую прикладную область — поиск способов автоматического быстрого анализа огромных объёмов разнородной информации. Наука о больших данных ещё только оформляется, но уже сейчас она очень востребована — и в будущем будет востребована только больше. Самым перспективным подходом к анализу больших данных считается применение машинного обучения — набора методов, благодаря которым компьютер может находить в массивах изначально неизвестные взаимосвязи и закономерности.
Курс, подготовленный на факультете компьютерных наук ВШЭ и в Школе анализа данных, покажет, как решать с помощью машинного обучения реальные задачи.
Краткая программа курса:
Неделя 1. Введение. Примеры задач. Логические методы: решающие деревья и решающие леса.
Неделя 2. Метрические методы классификации. Линейные методы, стохастический градиент.
Неделя 3. Метод опорных векторов (SVM). Логистическая регрессия. Метрики качества классификации.
Неделя 4. Линейная регрессия. Понижение размерности, метод главных компонент.
Неделя 5. Композиции алгоритмов, градиентный бустинг. Нейронные сети.
Неделя 6. Кластеризация и визуализация. Частичное обучение.
Неделя 7. Прикладные задачи анализа данных: постановки и методы решения. Слушателю нужно знать об основных понятиях математики: функциях, производных, векторах, матрицах. Для выполнения практических заданий потребуются базовые навыки программирования. Желательно знать Python.
Курс размещён на платформе Coursera.
Курс, подготовленный на факультете компьютерных наук ВШЭ и в Школе анализа данных, покажет, как решать с помощью машинного обучения реальные задачи.
Онлайн-курс «Введение в машинное обучение»
Регистрация закрыта
