-
Современные цифровые технологии 18
-
Лекция1.1
-
Лекция1.2
-
Лекция1.3
-
Лекция1.4
-
Лекция1.5
-
Лекция1.6
-
Лекция1.7
-
Лекция1.8
-
Лекция1.9
-
Лекция1.10
-
Лекция1.11
-
Лекция1.12
-
Лекция1.13
-
Лекция1.14
-
Лекция1.15
-
Лекция1.16
-
Лекция1.17
-
Лекция1.18
-
-
Искусственный интеллект и машинное обучение 17
-
Лекция2.1
-
Лекция2.2
-
Лекция2.3
-
Лекция2.4
-
Лекция2.5
-
Лекция2.6
-
Лекция2.7
-
Лекция2.8
-
Лекция2.9
-
Лекция2.10
-
Лекция2.11
-
Лекция2.12
-
Лекция2.13
-
Лекция2.14
-
Лекция2.15
-
Лекция2.16
-
Лекция2.17
-
3 семестр – Методы машинного обучения
Часы: 54 Практикум: да 18 часов
Преподаватель: Смирнов И.Н.
Описание
Введение в машинное обучение. Основные определения и постановки задач.
Решение задачи регрессии
Решение задачи классификации.
Древовидные модели: деревья решений, случайный лес
Ансамбли моделей
Бэггинг, бустинг, градиентный бустинг
Анализ текстовых данных
2 семестр – Программирование на языке Python
Предыдущий
3 семестр – Управление большими данными
Следующий