Описание:Курс ориентирован на формирование у студентов навыков работы с методами современного анализа данных на основе статистических алгоритмов и машинного обучения. Рассматриваются фундаментальные и прикладные основы соответствующих методов, а также уделяется внимание использованию подходов на стыке математической статистики и машинного обучения. В частности, на примере EM-алгоритмов продемонстрировано, как близкие алгоритмически процедуры могут использоваться как для решения классических статистических задач связанных с получением оценок максимального правдоподобия, так и использоваться для кластеризации с помощью глубоких нейронных сетей. Изложение основ методов дополняется примерами анализа реальных данных. Практические задания, рекомендуемые для выполнения студентами, включают работу с пользовательскими данными, включая открытые репозитории, ориентированные на отработку методов классификации и регрессии.