Machine Learning and Data Analysis

Category 'Best Course for Career Development'

Category 'Best Course for Broadening Horizons and Diversity of Knowledge and Skills'

Course type:: Compulsory course

When:: 1 year, 2, 3 module

Instructors

Mitrankova, Maria

Мосейчук Артемий Николаевич

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

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

Формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков по основам машинного 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

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

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.
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.
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.
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.

Промежуточная аттестация

2024/2025 3rd 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

Авторы

Москвин Денис Николаевич