• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Программа "Основы машинного обучения и продвинутые методы машинного обучения"

Программа помогает получить базовые компетенции аналитика данных, среди которых адекватный выбор метода для решения конкретной задачи анализа данных, предобработка данных, настройка параметров метода анализа и интерпретация полученных результатов. Содержание программы охватывает основные устоявшиеся разделы современного машинного обучения (Machine Learning) и майнинга данных (Data Mining). 
Теоретический материал подкрепляется большим количеством практических занятий, домашних заданий и соревнованиями на Kaggle.

Основные темы модулей:

  • Обучение с учителем. Задачи классификации и регрессии
  • Оценка качества алгоритмов машинного обучения
  • Обучение без учителя и задача кластеризации
  • Поиск выбросов и аномалий в данных
  • Временные ряды
  • Ансамбли алгоритмов классификации и регрессии. Градиентный бустинг
  • Онлайн-обучение и Vowpal Wabbit
  • Смешивание моделей классификации и регрессии
  • Соревнования по анализу данных, обзор решений
  • Онлайн- оффлайн-метрики, A/B тестирование, интерливинг
  • Рекомендательные системы

Преподаватели модуля:

Елена Кантонистова
Окончила механико-математический факультет МГУ, кандидат физико-математических наук по специальности "Дифференциальная геометрия". Окончила школу анализа данных Яндекса, направление "Компьютерные науки".

С 2017 года является приглашенным преподавателем факультета компьютерных наук ВШЭ, преподает курсы по машинному обучению и анализу данных на различных факультетах ВШЭ. Также занимает должность ведущего data scientist в консалтинговой компании UCG.
 


 

Анвар Курмуков
Младший научный сотрудник ИППИ РАН.
Окончил факультет компьютерных наук по специальности "Прикладная математика и информатика".
Лауреат премии им. Ильи Сегаловича.
Научные интересы: machine learning, neuroimaging 

 




Начальные требования                                                                   

Знание базовой программы курса «Высшая математика» и основ программирования на Python. 

   

     Расписание занятий

С 7 ноября 2019 г. по 1 февраля 2020 г.
Четверг (19:00-22:00) и суббота (15:00-18:00).

Место проведения: Покровский бульвар, 11

114                                             88 000 

академических часов,                                                                                                                             рублей

в том числе 88 часов лекций и семинаров                                                                                                                                                                              

88 000

рублей

По итогам программы выдается Удостоверение о повышении квалификации установленного НИУ ВШЭ образца
 

Подать заявку