Введение в машинное обучение

Курс представляет собой общее введение в машинное обучение (ML) и его приложения. Курс охватывает фундаментальные темы в ML и описывает наиболее важные алгоритмические основы и подходы, аспекты применения алгоритмов.

Курс начинается с обзора канонических приложений и задач ML, сценариев обучения и т.д. Далее, в курсе подробно обсуждаются фундаментальные алгоритмы ML для классификации, регрессии, кластеризации и т.д., их свойства и практическое применение. Последняя часть курса посвящена продвинутым темам ML, таким как гауссовские процессы, нейронные сети.

В практических сессиях мы покажем, как использовать методы ML и настраивать их гиперпараметры. Домашние задания включают в себя применение существующих алгоритмов для решения задач анализа данных.

Предполагается, что студенты, посещающие данный курс, уже знакомы с основными понятиями линейной алгебры, теории вероятностей, математического анализа, оптимизации и программирования на python.

ВЕРНУТЬСЯ К СПИСКУ КУРСОВ