„Introducere în analiza datelor” - curs 20.000 RUB. de la MSU, antrenament 13 săptămâni. (1,5 luni), Data: 12 mai 2023.

Date: 12,16,17,19,23,24 mai 2023

Cursuri de la 17.00 la 20.00

Cursul 1 Cerințe de intrare. Introducere în program
Declarații de obiective
O privire de ansamblu asupra programului
Termeni de algebră liniară
Exemple de reprezentare a obiectelor
Reguli de lucru cu matrici și vectori la nivelul anului I-2 al unei universități tehnice.

Cursul 2 Tipuri de bază de modele pentru găsirea tiparelor în date
Analiza regresiei
Gruparea datelor
Arbori de decizie simpli și generalizați
Reducerea datelor - analiza componentelor principale
Algoritmi evolutivi
Rețele neuronale

Cursul 3 Introducere în analiza datelor
Introducere în analiza datelor și recunoașterea modelelor

Transformarea datelor primare, căutarea valorilor aberante
Analiza regresiei, controlul rulării
Arbori de decizie, forme simple și generalizate

Cursul 4 Proximitatea (asemănarea) obiectelor. Clustere și căutarea lor
Cluster ca componentă conexă a unui grafic.
Construirea unui arbore de întindere minim.
Metoda K mijloacelor, versiuni simple și generalizate.
Analiza cluster ierarhică, dendrograme

Cursul 5 Metoda componentelor principale
Factorii și căutarea lor, descompunerea matricei SVD
Sensul geometric al factorilor
Regresia asupra factorilor
Scalare multidimensională

Cursul 6 Metode avansate de analiză
Algoritmi evolutivi – GMDH, genetici
Funcții kernel – analiza datelor „fără semne”.
SVM și vectori suport
„Când există puține date” – Metoda Bootstrap
Familii de algoritmi predictivi
Semne „fuzzy” (fuzzy)
Clasificatori „fuzzy”.

Cursul 7 Rețele neuronale. Partea 1
Modelul perceptron și limitările acestuia
Rețele neuronale clasice, strat de neuroni, două tipuri de neuroni
Probleme rezolvate de rețelele neuronale, „Învățare profundă”

Cursul 8 Rețele neuronale. Partea 2
Analiza imaginii și rețele neuronale convoluționale
Rețele neuronale și ingineria caracteristicilor
Problemă de supraadaptare
Perspective pentru dezvoltarea rețelelor neuronale
Unități de procesare grafică (GPU).

Cursul 9 Consolidarea cunoștințelor
Repetarea materialului de bază folosind un exemplu practic
Rezumând

Credit cumulat