Машинное обучение. Базовый уровень.

• ПК.1. Способность применять разные алгоритмы и классы моделей машинного обучения для решения прикладных задач.
• ПК 2 – Способность формулировать задачи анализа данных, относящихся к разным классам машинного обучения.
• ПК 3- Способность применять статистические методы для построения корректных выводов по данным полученным в результате использования машинного обучения.

1. 01Введение в машинное обучение
2. 02Тема 1. Начальные шаги в применении машинного обучения
3. 03Тема 2. Линейная регрессия
4. 04Тема 3. Классификация
5. 05Тема 4. Обучение без учителя
6. 06Тема 5. Библиотека sklearn
7. 07Тема 6. Нелинейные модели
8. 08Тема 7. Продвинутые алгоритмы машинного обучения
9. 09Тема 8. Деревья решений и ансамбли моделей
10. 10Тема 9. Лучшие практики применения методов машинного обучения

Руководитель программы: Созыкин Андрей Владимирович

• Кошелев Антон Александрович - к.ф-м.н., доцент ИРИТ-РтФ
• Долганов Антон Юрьевич - к.т.н., доцент ИРИТ-РтФ