Машинное обучение

: Информация
Опубликована: 22.04.2015 | Уровень: для всех | Стоимость: 1.00 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
-
Лекция 2
-
Лекция 3
Понятие алгоритма
Оглавление
    -
    Лекция 4
    -
    Лекция 5
    Итоги лекции
    Оглавление
      -
      Тест 1
      24 минуты
      -
      Глава 2 <<Статистические (байесовские) методы классификации
      Лекция 6
      -
      Лекция 7
      -
      Лекция 8
      -
      Лекция 9
      -
      Тест 2
      24 минуты
      -
      Глава 3 <<Нормальный байесовский классификатор
      Лекция 10
      -
      Лекция 11
      -
      Лекция 12
      -
      Глава 4 <<Восстановление смесей распределений
      Лекция 13
      -
      Лекция 14
      EM-алгоритм
      Оглавление
        -
        Лекция 15
        -
        Тест 3
        33 минуты
        -
        Глава 5 <<Метрические методы классификации
        Лекция 16
        -
        Лекция 17
        -
        Лекция 18
        -
        Лекция 19
        Алгоритм STOLP
        Оглавление
          -
          Лекция 20
          -
          Тест 4
          24 минуты
          -
          Глава 6 <<Линейные методы классификации
          Лекция 21
          -
          Лекция 22
          -
          Лекция 23
          -
          Лекция 24
          -
          Тест 5
          24 минуты
          -
          Лекция 25
          -
          Лекция 26
          -
          Тест 6
          24 минуты
          -
          Лекция 27
          -
          Лекция 28
          -
          Лекция 29
          -
          Лекция 30
          -
          Тест 7
          24 минуты
          -
          Глава 7 <<Регрессионный анализ и метод главных компонентов
          Лекция 31
          -
          Лекция 32
          -
          Лекция 33
          -
          Лекция 34
          Регуляризация
          Оглавление
            -
            Лекция 35
            -
            Тест 8
            24 минуты
            -
            Глава 8 <<Нелинейная регрессия. Многослойные нейронные сети
            Лекция 36
            -
            Лекция 37
            -
            Лекция 38
            -
            Лекция 39
            -
            Тест 9
            24 минуты
            -
            Лекция 40
            -
            Лекция 41
            -
            Лекция 42
            -
            Лекция 43
            Сеть Кохонена
            Оглавление
              -
              Глава 9 <<Алгоритмы кластеризации
              Лекция 44
              -
              Лекция 45
              -
              Лекция 46
              -
              Тест 10
              36 минут
              -
              Глава 10 <<Методы частичного обучения
              Лекция 47
              -
              Лекция 48
              -
              Лекция 49
              -
              Тест 11
              24 минуты
              -
              Глава 11 <<Композиции классификаторов. Бустинг
              Лекция 50
              -
              Лекция 51
              -
              Лекция 52
              -
              Тест 12
              24 минуты
              -
              Лекция 53
              -
              Лекция 54
              -
              Тест 13
              24 минуты
              -
              Глава 12 <<Оценки обобщающей способности
              Лекция 55
              -
              Лекция 56
              -
              Лекция 57
              -
              Лекция 58
              -
              Тест 14
              24 минуты
              -
              Глава 13 <<Методы отбора признаков. Отбор признаков
              Лекция 59
              -
              Лекция 60
              -
              Лекция 61
              -
              Лекция 62
              Поиск в глубину
              Оглавление
                -
                Лекция 63
                Поиск в ширину
                Оглавление
                  -
                  Лекция 64
                  -
                  Лекция 65
                  -
                  Тест 15
                  24 минуты
                  -
                  Глава 14 <<Логические алгоритмы классификации
                  Лекция 66
                  -
                  Лекция 67
                  -
                  Лекция 68
                  -
                  Лекция 69
                  -
                  Лекция 70
                  -
                  Лекция 71
                  -
                  Лекция 72
                  Решающие леса
                  Оглавление
                    -
                    Тест 16
                    36 минут
                    -
                    Лекция 73
                    -
                    Лекция 74
                    -
                    Лекция 75
                    -
                    Лекция 76
                    -
                    Глава 15 <<Поиск ассоциативных правил
                    Лекция 77
                    -
                    Лекция 78
                    Алгоритм APriory
                    Оглавление
                      -
                      Лекция 79
                      Алгоритм FP-growth
                      Оглавление
                        -
                        Тест 17
                        24 минуты
                        -
                        Глава 16 <<Коллаборативные итерации
                        Лекция 80
                        -
                        Лекция 81
                        -
                        Лекция 82
                        -
                        Лекция 83
                        -
                        Тест 18
                        24 минуты
                        -
                        Глава 17 <<Тематическое моделирование
                        Лекция 84
                        -
                        Лекция 85
                        -
                        Лекция 86
                        -
                        Лекция 87
                        -
                        Лекция 88
                        -
                        Лекция 89
                        -
                        Тест 19
                        36 минут
                        -
                        Глава 18 <<Обучение с подкреплением
                        Лекция 90
                        -
                        Лекция 91
                        -
                        Тест 20
                        24 минуты
                        -
                        5 часов
                        -