Цели и задачи дисциплины
Цель изучения дисциплины «Основы машинного обучения» — знакомство с основными типами задач, которые решаются с помощью алгоритмов машинного обучения, изучение теоретических основ машинного обучения и формирование практических навыков по применению и оценке качества моделей машинного обучения в различных задачах, а также овладение соответствующим инструментарием.
Задачи курса изучить: 1) основные методы машинного обучения; 2) программные библиотеки машинного обучения, 3) основные принципы организации информационных процессов в сетях, использующих машинное обучение. Курс направлен на формирование логического мышления; навыков разработки и реализации программных моделей алгоритмов обучения.
Краткое содержание дисциплины
В курсе изучаются алгоритмы машинного обучения, используемые для решения задач классификации, кластеризации, распознавания изображения и анализа текстов. Обсуждаются алгоритмы обучения нейронных сетей. Практические задания дадут возможность самостоятельно реализовывать алгоритмы на языке Python, что позволит практически изучить алгоритмы машинного обучения и особенности формирования обучающей выборки.
Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
УК-2
Способен управлять проектом на всех этапах его жизненного цикла