Машинное обучение

Дисциплина посвящена базовым вопросам машинного обучения. В рамках курса рассматриваются основные методы обучения с учителем (линейные, логические, нейросетевые) и обучения без учителя. Отдельное внимание в ходе занятий уделяется методам подготовки данных. Основная часть курса посвящена классическим методам машинного обучения и их практическому применению. Однако на нескольких занятиях будут затронуты и нейросетевые методы и архитектуры, в том числе сети глубокого обучения. Цель курса — формирование у студентов понимания математических принципов процесса обучения, позволяющих преодолевать проблему переобучения и выполнять оптимальное обобщение, а также подготовка студентов к реализации и практическому использованию методов обучения.