| Цель изучения дисциплины | Теоретическое изучение и практическое усвоение наиболее эффективных алгоритмов Машинного обучения в рамках стандартов WorldSkills по компетенции "Машинное обучение и большие данные" |
|---|---|
| Место дисциплины в учебном плане | Б1.О.1.14 |
| Формируемые компетенции | ПК-1 | Знания, умения и навыки, получаемые в результате освоения дисциплины |
Знать:
Уметь:
Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть):
|
| Содержание дисциплины | Полиноминальная регрессия. Деревья решений. Метод опорных векторов. Глубокое обучение. Предварительная обработка данных. Подготовка и очистка данных. Алгоритмы и модели машинного обучения. Обработка естественного языка. Генеративные модели. Работа с временными рядами. |
| Виды учебной работы | Лекции, лабораторные, самостоятельная работа. |
| Используемые информационные, инструментальные и программные средства | |
| Форма промежуточной аттестации | Экзамен, зачет. |