Машинное обучение 2 осень 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.