Машинное обучение

: Информация
Опубликована: 22.04.2015 | Уровень: для всех | Стоимость: 3000.00 руб. | Длительность: 14 дней
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.
Дополнительная информация: 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

Глава <<ЗанятиеЗаголовок <<Дата изучения
-
Глава 1 <<Организационные вопросы и методика тестирования методов обучения
Лекция 1
4 минуты
-
Лекция 2
11 минут
-
Лекция 3
29 минут
-
Лекция 4
40 минут
-
Лекция 5
7 минут
-
Тест 1
24 минуты
-
Глава 2 <<Статистические (байесовские) методы классификации
Лекция 6
29 минут
-
Лекция 7
10 минут
-
Лекция 8
29 минут
-
Лекция 9
19 минут
-
Тест 2
24 минуты
-
Глава 3 <<Нормальный байесовский классификатор
Лекция 10
20 минут
-
Лекция 11
14 минут
-
Лекция 12
43 минуты
-
Глава 4 <<Восстановление смесей распределений
Лекция 13
21 минута
-
Лекция 14
15 минут
-
Лекция 15
14 минут
-
Тест 3
33 минуты
-
Глава 5 <<Метрические методы классификации
Лекция 16
30 минут
-
Лекция 17
13 минут
-
Лекция 18
13 минут
-
Лекция 19
14 минут
-
Лекция 20
34 минуты
-
Тест 4
24 минуты
-
Глава 6 <<Линейные методы классификации
Лекция 21
18 минут
-
Лекция 22
15 минут
-
Лекция 23
9 минут
-
Лекция 24
22 минуты
-
Тест 5
24 минуты
-
Лекция 25
35 минут
-
Лекция 26
34 минуты
-
Тест 6
24 минуты
-
Лекция 27
8 минут
-
Лекция 28
26 минут
-
Лекция 29
30 минут
-
Лекция 30
30 минут
-
Тест 7
24 минуты
-
Глава 7 <<Регрессионный анализ и метод главных компонентов
Лекция 31
22 минуты
-
Лекция 32
26 минут
-
Лекция 33
23 минуты
-
Лекция 34
26 минут
-
Лекция 35
28 минут
-
Тест 8
24 минуты
-
Глава 8 <<Нелинейная регрессия. Многослойные нейронные сети
Лекция 36
5 минут
-
Лекция 37
50 минут
-
Лекция 38
28 минут
-
Лекция 39
9 минут
-
Тест 9
24 минуты
-
Лекция 40
32 минуты
-
Лекция 41
32 минуты
-
Лекция 42
38 минут
-
Лекция 43
22 минуты
-
Глава 9 <<Алгоритмы кластеризации
Лекция 44
20 минут
-
Лекция 45
15 минут
-
Лекция 46
40 минут
-
Тест 10
36 минут
-
Глава 10 <<Методы частичного обучения
Лекция 47
20 минут
-
Лекция 48
58 минут
-
Лекция 49
40 минут
-
Тест 11
24 минуты
-
Глава 11 <<Композиции классификаторов. Бустинг
Лекция 50
50 минут
-
Лекция 51
35 минут
-
Лекция 52
15 минут
-
Тест 12
24 минуты
-
Лекция 53
50 минут
-
Лекция 54
42 минуты
-
Тест 13
24 минуты
-
Глава 12 <<Оценки обобщающей способности
Лекция 55
22 минуты
-
Лекция 56
10 минут
-
Лекция 57
42 минуты
-
Лекция 58
17 минут
-
Тест 14
24 минуты
-
Глава 13 <<Методы отбора признаков. Отбор признаков
Лекция 59
18 минут
-
Лекция 60
18 минут
-
Лекция 61
17 минут
-
Лекция 62
18 минут
-
Лекция 63
9 минут
-
Лекция 64
44 минуты
-
Лекция 65
24 минуты
-
Тест 15
24 минуты
-
Глава 14 <<Логические алгоритмы классификации
Лекция 66
19 минут
-
Лекция 67
44 минуты
-
Лекция 68
26 минут
-
Лекция 69
8 минут
-
Лекция 70
37 минут
-
Лекция 71
18 минут
-
Лекция 72
17 минут
-
Тест 16
36 минут
-
Лекция 73
14 минут
-
Лекция 74
22 минуты
-
Лекция 75
25 минут
-
Лекция 76
14 минут
-
Глава 15 <<Поиск ассоциативных правил
Лекция 77
22 минуты
-
Лекция 78
21 минута
-
Лекция 79
32 минуты
-
Тест 17
24 минуты
-
Глава 16 <<Коллаборативные итерации
Лекция 80
22 минуты
-
Лекция 81
21 минута
-
Лекция 82
26 минут
-
Лекция 83
30 минут
-
Тест 18
24 минуты
-
Глава 17 <<Тематическое моделирование
Лекция 84
44 минуты
-
Лекция 85
39 минут
-
Лекция 86
39 минут
-
Лекция 87
44 минуты
-
Лекция 88
52 минуты
-
Лекция 89
11 минут
-
Тест 19
36 минут
-
Глава 18 <<Обучение с подкреплением
Лекция 90
52 минуты
-
Лекция 91
46 минут
-
Тест 20
24 минуты
-
5 часов
-