Основные задачи и методы анализа данных (Шитов А.Н.)
Курс "Основные задачи и методы анализа данных" посвящен подробному изучению базовых методов машинного обучения.
В нем рассматриваются основные алгоритмы машинного обучения: линейная и логистическая регрессия, обобщенные линейные модели, метод опорных векторов, нейронные сети, метрические и логические методы, байесовские методы, методы бустинга и другие. Также ряд лекций посвящен задачам обучения без учителя и общим вопросам построения моделей машинного обучения, рассматриваются такие темы как обработка признаков, критерии выбора моделей и оценка качества классификации и регрессии.
В нем рассматриваются основные алгоритмы машинного обучения: линейная и логистическая регрессия, обобщенные линейные модели, метод опорных векторов, нейронные сети, метрические и логические методы, байесовские методы, методы бустинга и другие. Также ряд лекций посвящен задачам обучения без учителя и общим вопросам построения моделей машинного обучения, рассматриваются такие темы как обработка признаков, критерии выбора моделей и оценка качества классификации и регрессии.
Преподаватель: Андрей Шитов