Автор: Константин Воронцов | Московский физико-технический институт
Форма обучения:
дистанционная
Стоимость самостоятельного обучения:
бесплатно
Стоимость обучения с персональным тьютором:
500 руб. [?]
Доступ:
свободный
Документ об окончании:
 
Уровень:
Для всех
Длительность:
47:31:00
Студентов:
781
Выпускников:
10
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.
 

План занятий

Глава <<
Занятие
Заголовок <<
Дата изучения
 
2 часа 30 минут
-
Глава 1 <<
 
Организационные вопросы и методика тестирования методов обучения
 
Глава 2 <<
 
Статистические (байесовские) методы классификации
 
Глава 3 <<
 
Нормальный байесовский классификатор
 
Глава 4 <<
 
Восстановление смесей распределений
 
Глава 5 <<
 
Метрические методы классификации
 
Глава 6 <<
 
Линейные методы классификации
 
Глава 7 <<
 
Регрессионный анализ и метод главных компонентов
 
Глава 8 <<
 
Нелинейная регрессия. Многослойные нейронные сети
 
Глава 9 <<
 
Алгоритмы кластеризации
 
Глава 10 <<
 
Методы частичного обучения
 
Глава 11 <<
 
Композиции классификаторов. Бустинг
 
Глава 12 <<
 
Оценки обобщающей способности
 
Глава 13 <<
 
Методы отбора признаков. Отбор признаков
 
Глава 14 <<
 
Логические алгоритмы классификации
 
Глава 15 <<
 
Поиск ассоциативных правил
 
Глава 16 <<
 
Коллаборативные итерации
 
Глава 17 <<
 
Тематическое моделирование
 
Глава 18 <<
 
Обучение с подкреплением
 
 
1 час 40 минут
-
Петр Сотников
Петр Сотников

Названия лекций в оглавлении примерно с половины курса не соответствуют их содержанию. Фактически лекции "сдвинуты" вверх на 3-4 позиции относительно их номера в оглавлении. В тестах присутствует много вопросов по материалам, не изложенным в лекциях. Вопросы составлялись по лекциям в их более ранней редакции. В текущих материалах порядок изложения поменялся. В начале курса в видео нет слайдов презентаций.

Алексей Полянский
Алексей Полянский

В текущей редакции не видно слайдов на видео к которым обращается лектор. Будет ли производится коррекция материалов? (Машинное обучение)

Так же в тексте вопросов первого тестирования присутствуют ошибки.