Шаманство в анализе данных
Материал из MachineLearning.
(→Аннотация) |
(→Аннотация) |
||
| (1 промежуточная версия не показана) | |||
| Строка 10: | Строка 10: | ||
{{tip| | {{tip| | ||
Первая лекция мини-спецкурса "Шаманство в анализе данных" | Первая лекция мини-спецкурса "Шаманство в анализе данных" | ||
| - | + | '''Тема: "Что такое машинное обучение и анализ данных?"''' | |
| - | Тема: "Что такое машинное обучение и анализ данных?" | + | |
| - | + | ||
Понедельник 02.03.2015 16:20 ауд.504 | Понедельник 02.03.2015 16:20 ауд.504 | ||
| + | |||
Курс читается для второкурсников, которые выбирают кафедру и научного руководителя, знакомит с некоторыми направлениями исследований, которые выполняются на кафедре математических методов прогнозирования. В первой лекции даётся обзор основных задач машинного обучения, рассматриваются приложения, описываются потребности современных компаний в решении подобных задач. | Курс читается для второкурсников, которые выбирают кафедру и научного руководителя, знакомит с некоторыми направлениями исследований, которые выполняются на кафедре математических методов прогнозирования. В первой лекции даётся обзор основных задач машинного обучения, рассматриваются приложения, описываются потребности современных компаний в решении подобных задач. | ||
}} | }} | ||
Текущая версия
Содержание |
Аннотация
Данный мини-курс предназначен для студентов 2го курса ВМК МГУ, которые хотят заниматься анализом данных (data mining).
- Описываются прикладные задачи анализа данных
- Описываются простейшие методы их решения
- Показываются иллюстрации признаковых пространств в реальных задачах, предлагаются способы улучшения признаков
Автор программы: Дьяконов Александр Геннадьевич
| Первая лекция мини-спецкурса "Шаманство в анализе данных"
Тема: "Что такое машинное обучение и анализ данных?" Понедельник 02.03.2015 16:20 ауд.504 Курс читается для второкурсников, которые выбирают кафедру и научного руководителя, знакомит с некоторыми направлениями исследований, которые выполняются на кафедре математических методов прогнозирования. В первой лекции даётся обзор основных задач машинного обучения, рассматриваются приложения, описываются потребности современных компаний в решении подобных задач. |
|
| Существенно расширенная и углублённая версия курса: |
Важно
- Курс не является обязательным
- По нему не ставится зачёт
- Его посещение не гарантирует зачисление на кафедру
Ссылки
Вводная лекция, которая написана для просеминара.
Глава 12 «Шаманство в анализе данных».
Переработка предыдущего источника в научно-популярную лекцию.
Подробное описание некоторых простых алгоритмов для прогнозирования туристических временных рядов.
- Страница спецсеминара «Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей»
Приведены ссылки на сайты с данными реальных задач анализа данных.
Ещё ссылки
Неплохая короткая демка про соревнования в анализе данных, платформы для соревнований и возможности системы R.
