Материал из MachineLearning.

Версия 19:36, 2 сентября 2015

Машинное обучение (англ. machine learning) - наука об алгоритмах, которые сами настраиваются на известных данных, выделяя их характерную структуру и взаимосвязи между ними, для их компактного описания, визуализации и последующего предсказания новых аналогичных данных. Наука является сравнительно молодой, поскольку многие алгоритмы автоматической настройки на данных являются вычислительно трудоемкими, и их применение стало возможным только с появлением высокопроизводительных вычислительных средств. Основной акцент курса сделан на задачах предсказания дискретных величин (классификация) и непрерывных величин (регрессия), хотя в курсе также подробно рассматриваются смежные области - эффективное снижение размерности пространства, выделение наиболее значимых признаков для предсказания, методы оценивания и сравнения вероятностных распределений.

Курс читается студентам 3 курса кафедры «Математические методы прогнозирования» ВМиК МГУ, магистрам, зачисленным на эту кафедру, и не проходивших ранее аналогичных курсов, а также для всех желающих. На материал данного курса опираются последующие кафедральные курсы.

По изложению, рассматриваются математические основы методов, лежащие в их основе предположения о данных, взаимосвязи методов между собой и особенности их практического применения.

Курс сопровождается семинарами, раскрывающими дополнительные темы курса и отрабатывающими навыки практического применения рассматриваемых методов. Практическое использование методов машинного обучения в основном будет вестись с использованием языка python и соответствующих библиотек для научных вычислений.

От студентов требуются знания линейной алгебры, математического анализа и теории вероятностей. Знание математической статистики, методов оптимизации и какого-либо языка программирования желательно, но не обязательно.

Курс во многом опирается на цикл лекций К.В.Воронцова, откуда можно получить дополнительную информацию.

Программа курса

Первый семестр

Основные понятия и примеры прикладных задач.

+Простейший метод ближайших соседей и ближайших центроидов.

Метрические методы регрессии и классификации. RBF-методы.

Методы решающих деревьев.

+MARS, Pruning.

Оценивание моделей. Преобразование score в вероятность.

Классификация линейными методами.

Логистическая регрессия. Метод опорных векторов.

Линейная и нелинейная регрессия.

Кластеризация

Обобщение методов через ядра.

Байесовская теория классификации.

+LDA, QDA.

Разделение смеси распределений. Ядерное сглаживание для оценки плотности.

EM-алгоритм. Мягкая кластеризация.

Отбор признаков и регуляризация.

Линейные методы снижения размерности.

PCA, SVD разложения.

Извлечение признаков и модификация моделей на примерах прикладных задач.

Второй семестр

Нейросети.

Глубинное обучение.

+Различные виды автоэнкодеров.

Ансамбли алгоритмов.

Ансамбли алгоритмов(продолжение).

Нелинейные методы снижения размерности.

Коллаборативная фильтрация.

Online machine learning.

Оптимизация процесса построения модели. Active learning.

Reinforcement learning.