• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
02
Июль

Машинное обучение

2023/2024
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
5
Кредиты
Статус:
Курс обязательный
Когда читается:
3-й курс, 2 модуль

Преподаватель

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина направлена на формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков по основам машинного обучения, овладение инструментарием, моделями и методами машинного обучения, а также приобретение навыков исследователя данных (data scientist) и разработчика математических моделей, методов и алгоритмов анализа данных. Для освоения дисциплины студентам необходимо иметь знания из области линейной алгебры и геометрии, основ программирования, дифференциальных уравнений и теории вероятностей и математической статистики.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков по основам машинного обучения.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Студент знает ключевые понятия, цели и задачи использования машинного обучения; методологические основы применения алгоритмов машинного обучения
  • Студент имеет навыки чтения и анализа академической литературы по применению методов машинного обучения, построения и оценки качества моделей
  • Студент умеет визуализировать результаты работы алгоритмов машинного обучения, выбирать метод машинного обучения, соответствующий исследовательской задаче, интерпретировать полученные результаты
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Типы задач машинного обучения
  • Метрические классификаторы
  • Алгоритмы кластеризации
  • Деревья решений
  • Линейные классификаторы
  • Нейронные сети и глубокое обучение
  • Регрессионный анализ
  • Ансамблевые методы
  • Стохастический поиск
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Домашнее задание №1
    Домашнее задание №1 выдается студентам в одном варианте и состоит из 3 задач. Каждой задаче присвоен свой балл. Срок выполнения домашнего задания - 2 недели. Форма представления обучающимися домашнего задания - представленные в письменном виде решения задач.
  • неблокирующий Домашнее задание №2
    Домашнее задание №2 выдается студентам в одном варианте и состоит из 4 задач. Каждой задаче присвоен свой балл. Срок выполнения домашнего задания - 2 недели. Форма представления обучающимися домашнего задания - представленные в письменном виде решения задач.
  • неблокирующий Домашнее задание №3
    Домашнее задание №3 выдается студентам в одном варианте и состоит из 4 задач. Каждой задаче присвоен свой балл. Срок выполнения домашнего задания - 2 недели. Форма представления обучающимися домашнего задания - представленные в письменном виде решения задач.
  • блокирующий Экзамен
    Устный экзамен проводится в форме ответов на вопросы экзаменационного билета. Экзаменационный билет содержит два вопроса из перечня вопросов к экзамену. На подготовку ответа выделяется 2,5 часа.
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2023/2024 2nd module
    Преподаватель учитывает оценку за текущий контроль (домашние задания). Онакопленная = (Од/з1 + Од/з2 + Од/з3) / 3 Результирующая оценка за дисциплину рассчитывается следующим образом: ОРезультирующая = 0,5Онакопленная + 0,5Оэкзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Murphy, K. P. (2012). Machine Learning : A Probabilistic Perspective. Cambridge, Mass: The MIT Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=480968
  • Флах, П. Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных / П. Флах. — Москва : ДМК Пресс, 2015. — 400 с. — ISBN 978-5-97060-273-7. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/69955 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Rob Tibshirani, & Maintainer Trevor Hastie. (2013). Type Package Title Data for An Introduction to Statistical Learning with Applications in R Version 1.0. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.28D80286
  • Spiliopoulou, M., Gesellschaft für Klassifikation, Schmidt-Thieme, L., & Janning, R. (2014). Data Analysis, Machine Learning and Knowledge Discovery. Cham: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=669270