Бесплатные курсы "Introduction to Data Science"

Занятия проходят каждый четверг, с 19:00 до 21:00.

Внимание! Зачисление на программу осуществляется на конкурсной основе после подачи заявки на сайте проекта Datavita.net. Дедлайн: до 22 сентября.

Программа курсов "Introduction to Data Science":

Week 1. Методы оптимизации в машинном обучении
1. Постановка задачи оптимизации.
2. Методы одномерной и многомерной оптимизации.
3. Классические примеры применения методов оптимизации при решении задач машинного обучения.

Week 2. Линейные модели. Регрессионный анализ
1. Оценка линейной регрессии.
2. Регуляризация линейных моделей. Ridge regression, LASSO, LARS.
3. Оценка регрессионных моделей.
4. Аспекты практического применения методов регрессионного анализа.

Week 3. Алгоритмы на основе дерева классификации
1. Решение задач классификация и регрессии  при помощи деревьев.
2. Random forest.
3. Выбор оптимальных параметров и оценка качества моделей.

Week 4. Нелинейные методы при решении задач регресии и классификации
1. ANN, SVM.
2. Kernel  trick.
3. Выбор параметров ядра и оценка эффективности моделей.

Week 5. Методы машинного обучения без учителя
1. Метод главных компонент,  метод ближайших соседей.
2. Метод независимых компонент.
3. Самоорганизующаяся карта Кохонена.

Week 6. Методы улучшения качества моделей
1. Model Selection, Cross-validation, bootstrap.
2. Feature selection, feature extraction.

Week 7. Динамические модели
1. Марковские модели.
2. Методы обучения скрытых марковских моделей.

Week 8. Динамические модели. Временные ряды
1. Работа с временными рядами. Динамические фильтры.
2. Практическое применение динамических моделей.