Методы машинного обучения. № УД-5597/уч.

Abstract

Программа отражает содержание учебной дисциплины «Методы машинного обучения». Учебная дисциплина «Методы машинного обучения» знакомит студентов с прикладными задачами машинного обучения нейронных сетей для их дальнейшего использования в задачах классификации, принятия решений, распознавания образов, прогнозирования. При этом рассматривается препроцессинг данных, исследуется глубокое обучение нейронной сети, анализируется качество обучения на основе использования стандартных библиотек языка программирования Python. Проводится экспериментальное исследование возможностей использования обученной нейронной сети для классификации своих изображений. Программа составлена с учетом межпредметных связей с учебными дисциплинами. Так, основой для изучения учебной дисциплины являются следующие учебные дисциплины I ступени высшего образования: «Геометрия и алгебра», «Вычислительные методы алгебры», «Математический анализ». Знания, полученные в учебной дисциплине, используются при изучении учебной дисциплины «Машинное обучение на больших массивах данных». Цель дисциплины Изучение базовых моделей нейронных сетей, методов и алгоритмов их обучения для решения практических задач с привлечением готовых библиотек языка программирования Python.