Machine Learning - курс лекций от Яндекс

Компания Яндекс в собственном официальном блоге начала публикацию постов с лекциями направлений первого семестра Школы анализа данных по машинному обучению.

Новогодние каникулы – хорошее результат не только для отдыха, но и для самообразования. Возможно отвлечься от повседневных задач и посвятить пару дней тому, чтобы обучиться чему-нибудь новому, что будет помогать вам целый год (быть может и несколько). Исходя из этого мы решили в эти выходные опубликовать серию постов с лекциями направлений первого семестра Школы анализа данных.

Сейчас — о самом серьёзном. Современный анализ данных без него представить нереально. В рамках курса рассматриваются главные задачи обучения по прецедентам: классификация, кластеризация, регрессия, понижение размерности. Изучаются способы их решения, как хорошие, так и новые, созданные за последние 10–15 лет. Упор делается на глубокое понимание математических баз, связей, ограничений и достоинств разглядываемых способов. Отдельные теоремы приводятся с доказательствами.

Просматривает курс лекций Константин Вячеславович Воронцов, научный сотрудник Вычислительного центра РАН. Помощник директора по науке ЗАО «Форексис». Помощник заведующего кафедрой «Интеллектуальные совокупности» ФУПМ МФТИ. Доцент кафедры «Математические способы прогнозирования» ВМиК МГУ. Специалист компании «Яндекс». Врач физико-математических наук.