Машинное обучение 2 осень 2017 — различия между версиями

Материал из SEWiki
Перейти к: навигация, поиск
(Семинар)
Строка 1: Строка 1:
 
== Семинар ==
 
== Семинар ==
 
Преподаватель: Кураленок И. Е.
 
Преподаватель: Кураленок И. Е.
 +
 +
== План лекций: ==
 +
 +
    Введение в область
 +
    Анализ задачи
 +
        Сэмплирование и размерность задачи
 +
        Уменьшение размерности: feature selection
 +
        Уменьшение размерности: feature extraction
 +
        Embedded модели на линейном примере (LASSO, LARS, etc.)
 +
    Практическая оценка методов машинного обучения
 +
    Теоретическая оценка
 +
    Основные принципы построения целевых функций
 +
    Необычные факторы в обучении
 +
        Обучение на последовательностях
 +
        Рекомендательные системы
 +
    Построение целевых функций
 +
    Введение в online обучение
 +
    Несколько подходов к построению решающей функции
 +
        Сэмплирование пространства решений и NFLT
 +
        Введение в байесовское моделирование
 +
        Сегментация пространства задачи (деревья, кластеризация,  :))
 +
        Ансамбли (BOC->Boosting)
 +
    История решения одной практической задачи (MLR)
 +
 +
== Презентации: ==
 +
[[Файл:Ml-1.pdf]] Лекция №1. Введение в область.

Версия 18:10, 8 сентября 2017

Семинар

Преподаватель: Кураленок И. Е.

План лекций:

   Введение в область
   Анализ задачи
       Сэмплирование и размерность задачи
       Уменьшение размерности: feature selection
       Уменьшение размерности: feature extraction
       Embedded модели на линейном примере (LASSO, LARS, etc.)
   Практическая оценка методов машинного обучения
   Теоретическая оценка
   Основные принципы построения целевых функций
   Необычные факторы в обучении
       Обучение на последовательностях
       Рекомендательные системы
   Построение целевых функций
   Введение в online обучение
   Несколько подходов к построению решающей функции
       Сэмплирование пространства решений и NFLT
       Введение в байесовское моделирование
       Сегментация пространства задачи (деревья, кластеризация,  :))
       Ансамбли (BOC->Boosting)
   История решения одной практической задачи (MLR)

Презентации:

Файл:Ml-1.pdf Лекция №1. Введение в область.