Прикладні аспекти машинного навчання

Abstract

Лабораторний практикум спрямований на формування практичних навичок застосування методів машинного навчання для аналізу даних. У межах курсу розглядаються базові та просунуті алгоритми, зокрема регресія, класифікація, кластеризація, нейронні мережі та ансамблеве навчання. Особлива увага приділяється роботі з Python та інструментами для побудови, налаштування й оптимізації моделей. Практикум призначений для студентів усіх форм навчання за спеціальністю 172 «Електронні комунікації та радіотехніка» та 122 «Комп’ютерні науки».