Machine Learning & Data Science

Beschreibung: Дисциплина направлена на развитие навыков работы с алгоритмами машинного обучения для решения реальных научно-технологических задач по направлению диссертационного исследования. Изучаются алгоритмы контролируемого машинного обучения, основанные на фактических данных, алгоритмы неуправляемого машинного обучения, являющиеся прогностическими моделями, а также алгоритмы усиленного обучения, в которых используются программные агенты.

Betrag der Credits: 5

Пререквизиты:

• Машинное обучение и анализ данных

Arbeitsintensität der Disziplin:

Komponente: Компонент по выбору

Zyklus: Базовые дисциплины

Цель

• Знакомство с примерами типовых и редких задач, решаемых с помощью машинного обучения
• Формирование у докторантов практических навыков постановки задач машинного обучения, анализа больших данных и оценки результатов
• формирование у докторантов профессиональной компетенции в области разработки и использования систем обработки и анализа больших массивов данных

Задача

Результат обучения: знание и понимание

• Понимать важность феномена больших данных для развития общества и науки. Знать причины возникновения тренда больших данных. Знать проблемы и возможности, связанные с появлением больших данных. Понимать важность применения научных методов для извлечения пользы из больших массивов данных

Результат обучения: применение знаний и пониманий

• Уметь формулировать алгоритмы в парадигме Map Reduce. Владеть методами интеллектуального анализа данных, в т.ч. методами оценки качества моделей, алгоритмов, методами экспериментальной проверки гипотез

Результат обучения: формирование суждений

• иметь способность выстраивать логику рассуждений и высказываний, основанных на интерпретации данных, интегрированных их разных областей науки и техники, выносить суждения на основании неполных данных

Результат обучения: коммуникативные способности

• Способность анализировать профессиональную информацию, выделять в ней главное, структурировать, оформлять и представлять в виде аналитических обзоров с обоснованными выводами и рекомендациями.

Результат обучения: навыки обучения или способности к учебе

• Способность к созданию программного обеспечения для анализа, распознавания и обработки информации, систем цифровой обработки сигналов