Спеціальність: 051 Економіка (Економічна кібернетика; Цифрова економіка). ОС: Бакалавр. Семестр: 8. ECTS: 5.
Викладачі: Жерліцин Дмитро Михайлович - д-р екон. наук, професор, професор кафедри економічної кібернетики; Кравченко Володимир Миколайович - д-р екон. наук, доцент, доцент кафедри економічної кібернетики.
Анотація: Курс присвячений вивченню основних типів задач, які вирішуються за допомогою машинного навчання – класифікацію, регресію та кластеризацію. Цей курс є загальним оглядом основних методів машинного навчання та їх особливостей. На курсі студент навчиться оцінювати якість моделей – і вирішувати, чи модель підходить для вирішення прикладного завдання. Також у курсі обговорюється робота з даними: очищення, нормалізація, видалення викидів. На курсі студенти ознайомляться із сучасними інструментами, в яких реалізовані моделі та методи оцінки їх якості. Для роботи використовуватимуться дані майбутньої кваліфікаційної роботи.
П24
Викладачі: Жерліцин Дмитро Михайлович - д-р екон. наук, професор, професор кафедри економічної кібернетики; Кравченко Володимир Миколайович - д-р екон. наук, доцент, доцент кафедри економічної кібернетики.
Анотація: Курс присвячений вивченню основних типів задач, які вирішуються за допомогою машинного навчання – класифікацію, регресію та кластеризацію. Цей курс є загальним оглядом основних методів машинного навчання та їх особливостей. На курсі студент навчиться оцінювати якість моделей – і вирішувати, чи модель підходить для вирішення прикладного завдання. Також у курсі обговорюється робота з даними: очищення, нормалізація, видалення викидів. На курсі студенти ознайомляться із сучасними інструментами, в яких реалізовані моделі та методи оцінки їх якості. Для роботи використовуватимуться дані майбутньої кваліфікаційної роботи.
П24
- Викладач: Жерліцин Дмитро Михайлович
- Викладач: Кравченко Володимир Миколайович