Опубликован: 01.01.2015 | Уровень: для всех | Доступ: платный
Машинное обучение Курс расширяет и углубляет набор тем, рекомендованный международным стандартом ACM/IEEE Computing Curricula 2001 по дисциплине «Машинное обучение и нейронные сети» (machine learning and neural networks) в разделе «Интеллектуальные системы» (intelligent systems).
В курсе рассматриваются основные задачи обучения по прецедентам: классификация, кластеризация, регрессия, понижение размерности. Изучаются методы их решения, как классические, так и новые, созданные за последние годы. Упор делается на глубокое понимание математических основ, взаимосвязей, достоинств и ограничений рассматриваемых методов. Отдельные теоремы приводятся с доказательствами.
Необходимые знания: Требуются знания курсов линейной алгебры, математического анализа, теории вероятностей. Знание математической статистики, методов оптимизации и какого-либо языка программирования желательно, но не обязательно.

План занятий

Курс не готов

Анастасия Маркова
Анастасия Маркова
Где видео курс???
Юрий Савченко
Юрий Савченко
А где посмотреть учебные материалы к лекциям?
Иван Петровский
Иван Петровский
Россия, г. Москва