Машинное обучение для информатиков – программа курса

Преподаватель: Анна Лиознова

Лекция 1. (2020-02-15) Введение. Метрические классификаторы. kNN. Отбор эталонов. Неравномерные признаки. ДЗ 1.

Лекция 2. (2020-02-22) Кластеризация. Активное обучение. Квиз 1. ДЗ 2.

Лекция 3. (2020-02-29) Деревья решений. Оценка классификаторов. Квиз 2. ДЗ 3.

Лекция 4. (2020-03-07) Ансамбли. Случайный лес. AdaBoost. Градиентный бустинг. Квиз 3. ДЗ 4.

Лекция 5. (2020-03-14) Линейные классификаторы. Перцептрон. Feature engineering. Неравенство Хёфдинга. Неравенство Вапника-Червоненкиса. VC-dimension. Квиз 4. ДЗ 5.

Контрольная работа 1. (2020-03-21)

Лекция 6. (2020-03-28) Логистическая регрессия. Нейронные сети.  Квиз 5. ДЗ 6.

(2020-04-04) Презентация проектов, лекции нет

Лекция 7. (2020-04-11) Support Vector Machines. Квиз 6. ДЗ 7.

Лекция 8. (2020-04-18) Байесовский классификатор. Стохастическая оптимизация Квиз 7. ДЗ 8.

Лекция 9. (2020-04-25) Регрессия. Квиз 8. ДЗ 9.

Лекция 10.  (2020-05-02) Обработка изображений. Квиз 9. (Гостевая лекция)

Лекция 11. (2020-05-14, ЧТ) Обучение с подкреплением. Квиз 10. (Гостевая лекция)

Лекция 12. (2020-05-16) Обработка естественного языка. Квиз 11. (Гостевая лекция)

Контрольная работа 2. (2020-05-23)