• A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site

Machine Learning

2022/2023
Academic Year
RUS
Instruction in Russian
3
ECTS credits
Delivered at:
Department of Information Technologies in Business (Faculty of Computer Science, Economics, and Social Sciences)
Course type:
Compulsory course
When:
1 year, 3 module

Instructor


Перескокова Ольга Ивановна

Программа дисциплины

Аннотация

Настоящая программа учебной дисциплины устанавливает требования к образовательным результатам и результатам обучения студента и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности. Программа предназначена для преподавателей, ведущих дисциплину «Машинное обучение», учебных ассистентов и студентов направления подготовки 38.04.05 Бизнес-информатика, обучающихся по образовательной программе «Бизнес-аналитика», 09.03.04 Программная инженерия, обучающихся по образовательной программе "Программная инженерия".
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • закрепление навыков работы на языке Python, знание и понимание задач управления данными, в том числе, загрузка данных, преобразование данных, и предварительный анализ и визуализация данных
  • знакомство с основными задачами и моделями машинного обучения, знание методов оценки качества работы различных моделей машинного обучения
  • понимание процесса интеграции моделей машинного обучения в рамках задач стоящих перед потенциальными заказчиками
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Владеть навыками анализа реальных данных с помощью изученных методов
  • Знать основные модели и методы машинного обучения и разработки данных
  • Уметь применять указанные модели и методы, а также программные средства, в которых они реализованы
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Раздел 1. Задача классификации и регрессии
  • Раздел 2. Задача оценки эффекта от воздействия
  • Раздел 3. Задача построения рекомендательных систем
  • Раздел 4. Задачи обучения без учителя
  • Раздел 5. Модели глубинного обучения
  • Раздел. 6. Работа над проектом
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Самостоятельная работа
  • неблокирующий Проект
  • неблокирующий Онлайн-курс
  • неблокирующий Экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2022/2023 учебный год 3 модуль
    0.3 * Проект + 0.3 * Онлайн-курс + 0.1 * Самостоятельная работа + 0.3 * Экзамен