Delivered at:: Department of Physics

Course type:: Compulsory course

When:: 4 year, 3 module

Abstract

осле прохождения курса студенты будут знать основы работы с данными и применять их для решения различных задач машинного обучения. Кроме этого, будут рассмотрены популярные алгоритмы машинного обучения, например, дерево решений и его модификация случайный лес для задач, предполагающих однозначный ответ -- да или нет -- такие модели часто используются в банках, чтобы ответить на вопрос давать кредит человеку или нет. Будут изучены бустинг и градиентный бустинг для задач классификации и регрессии. Также будет рассмотрена функция потерь, тесно связанная с последними двумя алгоритмами, которая использует для более точного обучения.

Bachelor’s Programme 'Physics'

Contacts

Mathematical modeling in physics

Course Syllabus

Abstract