Вибіркова дисципліна. ОС: Магістр. Семестр: 2. ЄКТС: 4.
Автор: Кравченко Володимир Миколайович - д‑р екон. наук, доцент, професор кафедри економічної кібернетики.
Анотація: У процесі вивчення дисципліни передбачається оволодіння сучасними інструментами аналітичного програмування; поглиблення знань та навичок аналізу поведінки технічних, технологічних, господарських і фінансових систем; вивчення ключових методів та розв’язання типових задач машинного навчання. Розглядаються теоретичні основи та напрямки застосування методів машинного навчання у різних сферах діяльності. Передбачається оволодіння аналітичними можливостями сучасних мов програмування для вирішення базових задач машинного навчання: збирання, первинної обробки та скорочення розмірності даних; регресійного аналізу та прогнозування поведінки динамічних систем; класифікації та кластерного аналізу. У межах курсу розглянуто приклади застосування таких методів, як: градієнтний спуск, дерева рішень, ансамблеві методи, нейронні мережі.
- Викладач: Кравченко Володимир Миколайович