Описание:Основные понятия, задачи и методы машинного обучения будут проиллюстрированы на практических примерах с применением распространенных программных пакетов для машинного обучения. Будут рассмотрены методы глубокого обучения, обучения на основе моделей и методы Монте-Карло по схеме марковских цепей (MCMC). Методы машинного обучения будут применены к построению математических моделей, обработке числовых массивов, текстов и изображений. Необходимо знание основ линейной алгебры, теории вероятности и базовые навыки программирования. Знание языков программирования Python и С# желательно, но не обязательно.