Машинне навчання

Машинне навчання – це підгалузь інформатики, яка еволюціонувала з розпізнавання образів та теорії обчислювального навчання в галузь штучного інтелекту. Машинне навчання досліджує побудову алгоритмів, які можуть навчатися на основі даних і на їх основі вирішувати задачі прогнозу.

Машинне навчання тісно пов’язане з обчислювальною статистикою, дисципліною, яка також фокусується на прогнозуванні шляхом застосування комп’ютерів. Воно має тісні зв’язки з теорією оптимізації, лінійною алгеброю, тощо. Машинне навчання застосовують в ряді обчислювальних задач, в яких розробка та програмування явних алгоритмів є не можливою.

Теми:

  1. Метричні алгоритми класифікації.
  2. Логічні алгоритми класифікації.
  3. Метод опорних векторів.
  4. Регресійний аналіз.
  5. Прогнозування часових рядів.
  6. Баєсівська теорія классифікації.
  7. Методи відбору ознак.
  8. Узагальнюючий принцип.
  9. Нейронні мережі.
  10. Композиції класифікаторів.
  11. Коллаборативна фільтрація.
  12. Кластерний аналіз.
  13. Тематичне моделювання колекції текстових документів.

Залишити відповідь

Ваша e-mail адреса не оприлюднюватиметься. Обов’язкові поля позначені *