Курс лекций по Машинному обучению
Вообще-то машинное обучение было и раньше - в 70-х годах прошлого века, но называлось 'Теория распознавания образов'. Не верите? - почитайте Вапника и Фукунагу
Машинное обучение сейчас модно. Очень модно! Даже появились профессии по машинному обучению. Одна из них - "распорядитель данных", серьезно:) А началось все... давно.
Можно встретить утрверждения наподобии "Технология машинного обучения на основе анализа данных берёт начало в 1950 году, когда начали разрабатывать первые программы для игры в шашки."
Все задачи, решаемые с помощью ML, относятся к одной из следующих категорий
1) Задача регрессии – прогноз на основе выборки объектов с различными признаками
2) Задача классификации – получение категориального ответа на основе набора признаков
3) Задача кластеризации – распределение данных на группы
4) Задача уменьшения размерности – сведение большого числа признаков к меньшему (обычно 2–3) для удобства их последующей визуализации
5) Задача выявления аномалий – отделение аномалий от стандартных случаев.
Презентация Стохаст. градиент >>
Презентация Бустинг >>
Презентация RL2 >>
ЗАДАНИЕ ЗАОЧНИКАМ (контр.р.) >>
Методические указания по курсовому проектированию
Примерные темы курсовых работ по машинному обучению >>
Вопросы к экзамену >>
Алгоритмы Машинного обучения
Алгоритмы Деревья решений
Полезные ссылки по Машинному обучению
Хорошая литература по Машинному обучениею
Примеры применения машинного обучения
Про временные ряды >>
Термины и определения машинного обучения >>
|
