(ЗАВЕРШЁН) Дополнительные главы машинного обучения

Заявка на курс

* - обязательные поля

Восстановить пароль

Новый пароль
отправлен

Мы отправили вам на почту письмо с паролем

(ЗАВЕРШЁН) Дополнительные главы машинного обучения

КУРС ЗАВЕРШЁН

Рекомендовано для 4-6 курсов программы специалитета, 4 курса программы бакалавриата и 1-2 курсов программы магистратуры

Старт курса: с 8 февраля 2022 г

Лекции
День проведения: вторник
Время проведения: 18:30-20:05ч
Язык: русский/английский
Формат: онлайн

Семинары
День проведения: вторник
Время проведения: 20:10-21:40ч
Язык: русский
Формат: онлайн

NB! Если Вы записались на спецкурс в середине цикла, пожалуйста, уточните с преподавателем, сможете ли Вы успеть получить накопительную оценку. В случае если такой возможности уже нет, Вы можете посещать курс без финального оценивания.

Цель курса

Изучение основных алгоритмов в анализе данных, прогнозировании и машинном обучении, необходимых для чтения литературы и построения собственных интеллектуальных систем в финансовой области.

Программа курса

  • Введение в машинное обучение.
  • Снижение размерности.
  • Детектирование аномалий. Несбалансированная классификация.
  • Кластеризация.
  • Многорукие бандиты и RL.
  • Вероятностный подход к машинному обучению. Байесовская линейная регрессия.
  • Ядерные методы. Регрессия на основе гауссовских процессов. Пространство RKHS.
  • Оптимизация и активное обучение на основе суррогатных моделей.
  • Нейронные сети. Оценка параметров глубоких нейронных сетей.
  • Сверточные нейронные сети. Использование таких моделей на практике.
  • Обучение представлений. Использование самообучения для получения представлений.
  • Рекуррентные нейронные сети. Механизм внимания и трансформеры.
  • Построение ансамблей моделей машинного и глубинного обучения.
  • Современные генеративные модели. GANs, оптимальный транспорт.
  • Классические модели для работы с временными рядами: ARIMA и разложение ряда на составляющие.
  • Использование машинного обучения в финансовой области.

Посмотреть полную информацию о курсе.