Машинное обучение, часть 2
Санкт-Петербург / весна 2014, посмотреть все семестры

Модули 1-5 были разобраны в курсе осенью 2013 г.

Модуль 6 (Ближайшие соседи)

  • Instance based learning (IBL). Проклятие размерности.

  • Практические аспекты реализации IBL.

  • Обучение метрикам (по Brian Kulis).

Модуль 7 (Уменьшение размерности)

  • Обзор методов уменьшения размерности. Johnson-Lindenstrauss Lemma.
  • Выбор свойств (feature selection).
  • Выделение новых свойств: PCA, ICA.
  • Кластерный анализ. Самоорганизующиеся сети Кохоннена.

Модуль 8 (Нейронные сети)

  • Персептронные сети. Обратное распространение ошибки.
  • Сети Хопфилда, Bolzman machine.
  • Обзор глубокого обучения (Deep Learning).

Модуль 9 (Деревья решений и их ансамбли)

  • Деревья решений: ID3/C4.5. CART, забывчивые деревья.
  • Bagging. Случайные леса. Boosting на примере AdaBoost.
  • Gradient Boosting. MatrixNet.
Дата и время Название Место Материалы
14 февраля
18:30–20:00
Instance based learning (IBL), лекция ФМЛ 239, Актовый зал слайдывидео
21 февраля
18:30–20:00
Обучение метрики (по Brian Kulis), лекция ФМЛ 239, Актовый зал слайдывидео
28 февраля
18:30–20:00
Обзор методов уменьшения размерности, лекция ФМЛ 239, Актовый зал видео
07 марта
18:30–20:00
Выбор свойств (feature selection), лекция ФМЛ 239, Актовый зал видео
14 марта
18:30–20:00
Уменьшение размерности: представление, лекция ФМЛ 239, Актовый зал видео
21 марта
18:30–20:00
Нейронные сети, лекция ФМЛ 239, Актовый зал видео
28 марта
18:30–20:00
Глубокое обучение, лекция ФМЛ 239, Актовый зал видео
04 апреля
18:30–20:00
Деревья решений, лекция ФМЛ 239, Актовый зал видео
11 апреля
18:30–20:00
Классификация, лекция ФМЛ 239, Актовый зал видео
25 апреля
18:30–20:00
Классификация последовательностей (Андрей Гулин), лекция ФМЛ 239, Актовый зал видео
25 апреля
18:30–20:00
GBDT. Смешанные модели, лекция ФМЛ 239, Актовый зал видео