Методы и алгоритмы машинного обучения. № УД-7236/уч.

Abstract

Цели и задачи учебной дисциплины Учебная дисциплина «Методы и алгоритмы машинного обучения» знакомит студентов II ступени (магистрантов) с моделями, методами и алгоритмами машинного обучения, а также формирует теоретические знания и практические навыки для решения научно-исследовательских и прикладных проблем, связанных с выявлением закономерностей в современных задачах.

Цель учебной дисциплины:  обучение моделям, методам и алгоритмам машинного обучения;  формирование практических умений и навыков работы с алгоритмами машинного обучения на языке Python;  формирование умений выбирать наиболее подходящий алгоритм анализа данных;  приобретение навыков для интерпретации полученных результатов.

Задачи учебной дисциплины:  изучить основные модели, методы и алгоритмы машинного обучения;  ознакомить студентов с применением изучаемых алгоритмов для анализа данных, а также их преимуществами и недостатками;  сформировать у студентов магистратуры практические навыки использования методов машинного обучения для анализа данных, а также умения выбора наиболее подходящего и эффективного алгоритма для решения поставленной задачи.

Место учебной дисциплины в системе подготовки специалиста с высшим образованием (магистра).