Введение в машинное обучение
Материал из Институт биоинформатики
Курс является введением в область машинного обучения. В рамках курса будут рассмотрены теоретические основы основных алгоритмов машинного обучения и их реализация на языке Python при помощи таких библиотек как numpy, pandas, scikit-learn, keras.
Темы занятий
- Знакомство с pandas и numpy. Обзор задач машинного обучения: классификация и регрессия
- Логические методы: дерево решений. Метрики качества классификации, полнота, точность, ROC-кривая
- Методы подбора оптимальных гиперпараметров модели. Проблема переобучения.
- Случайный лес. Кросс-валидация и Grid search.
- Градиентный бустинг.
- Нейронные сети. Градиентный спуск.
- Знакомство с библиотекой keras для реализация нейронных сетей.
