“Sissejuhatus andmeanalüüsi” - kursus 20 000 RUB. MSU-st, koolitus 13 nädalat. (1,5 kuud), kuupäev: 12. mai 2023.

Kuupäevad: 12., 16., 17., 19., 23., 24. mai 2023

Tunnid 17.00-20.00

1. loeng Sisseastumisnõuded. Programmi tutvustus
Eesmärkide avaldused
Programmi ülevaade
Lineaaralgebra terminid
Näited objektide kujutamisest
Maatriksite ja vektoritega töötamise reeglid tehnikaülikooli 1.-2. kursuse tasemel.

2. loeng Mudelite põhitüübid andmetest mustrite leidmiseks
Regressioonanalüüs
Andmete rühmitamine
Lihtsad ja üldistatud otsustuspuud
Andmete redutseerimine – põhikomponentide analüüs
Evolutsioonilised algoritmid
Närvivõrgud

3. loeng Sissejuhatus andmeanalüüsi
Sissejuhatus andmete analüüsi ja mustrite tuvastamisse
Primaarsete andmete teisendamine, kõrvalekallete otsimine
Regressioonanalüüs, veeremiskontroll
Otsustuspuud, lihtsad ja üldistatud vormid

4. loeng Objektide lähedus (sarnasus). Klastrid ja nende otsing
Klaster kui graafiku ühendatud komponent.
Minimaalselt ulatuva puu ehitamine.
K-vahendite meetod, lihtsad ja üldistatud versioonid.
Hierarhiline klasteranalüüs, dendrogrammid

5. loeng Põhikomponendi meetod
Faktorid ja nende otsing, SVD maatriksi lagunemine
Tegurite geomeetriline tähendus
Regressioon teguritele
Mitmemõõtmeline skaleerimine

6. loeng Täiustatud analüüsimeetodid
Evolutsioonilised algoritmid – GMDH, geneetiline
Kerneli funktsioonid – "märgitu" andmete analüüs
SVM ja tugivektorid
"Kui andmeid on vähe" – Bootstrap meetod
Ennustavate algoritmide perekonnad
"Fuzzy" märgid (Fuzzy)
"Fuzzy" klassifikaatorid

7. loeng Närvivõrgud. 1. osa
Perceptroni mudel ja selle piirangud
Klassikalised närvivõrgud, neuronite kiht, kahte tüüpi neuroneid
Närvivõrkude abil lahendatavad probleemid, "sügav õppimine"

8. loeng Närvivõrgud. 2. osa
Pildianalüüs ja konvolutsioonilised närvivõrgud
Närvivõrgud ja funktsioonide tehnoloogia
Ülepaigutamise probleem
Närvivõrkude arendamise väljavaated
Graafikaprotsessorid (GPU-d).

9. loeng Teadmiste kinnistamine
Põhimaterjali kordamine praktilise näite abil
Kokkuvõtteid tehes

Kumulatiivne krediit