Машинное обучение и анализ данных (Құрмансейіт Мақсат ) (GEN2142) (2023) (Весна) (Магистратура) (Рус.яз)

Цель: ознакомление с основами машинного обучения и применения его в стохастических задачах инженерии и к анализу данных.
Краткое содержание
Линейный классификатор и стохастический градиент. Нейронные сети: градиентные методы оптимизации. Метрические методы классификации и регрессии. Метод опорных векторов. Многомерная линейная регрессия. Нелинейная регрессия. Критерии выбора моделей и методы отбора признаков. Логические методы классификации. Глубокиенейронные сети. Нейронные сети с обучением без учителя.