Data Science. Уровень 2: Машинное обучение [МГТУ]

Складчина: Data Science. Уровень 2: Машинное обучение [МГТУ]

Машинное обучение (machine learning) — один из основным методов для дата-сайентиста, специалиста по работе с большими данными.

Основная идея машинного обучения — на основе методов математической статистики и оптимизации создать самообучающийся алгоритм, который будет находить связи и закономерности в больших массивах неструктурированных данных.

ВВЕДЕНИЕ В МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
МЕТОД БЛИЖАЙШИХ СОСЕДЕЙ (KNN)
МЕТРИКИ И ИХ ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ
ПОДГОТОВКА И НОРМАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ. УМЕНЬШЕНИЕ РАЗМЕРНОСТИ ДАННЫХ – МЕТОД ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ
ВЫБОР АТРИБУТОВ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧИ. МЕТОД ОПОРНЫХ ВЕКТОРОВ SVM
РЕГРЕССИЯ (ПРОГНОЗИРОВАНИЕ КОНКРЕТНОГО ЗНАЧЕНИЯ)
DECISION TREES, RANDOM FOREST
РАЗБАЛАНСИРОВАННЫЕ ДАТАСЕТЫ И МЕТОДЫ ИХ БАЛАНСИРОВКИ
BAGGING, BOOSTING, STACKING – АЛГОРИТМЫ ПОВЫШЕНИЯ ТОЧНОСТИ
КЛАСТЕРИЗАЦИЯ, МЕТОД K-MEAN. ПОЛНАЯ И УСЛОВНАЯ ВЕРОЯТНОСТЬ, ТЕОРЕМА БАЙЕСА
РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ. ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННЫЕ И НЕПЕРСОНАЛИЗИРОВАННЫЕ, ПРОБЛЕМА ХОЛОДНОГО СТАРТА
ВНЕДРЕНИЕ МОДЕЛЕЙ В PRODUCTION
ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ И ВНЕДРЕНИЕ В PRODUCTION
ИТОГОВАЯ АТТЕСТАЦИЯ

Продажник
Скрытая ссылка