- Кількість кредитів 4
- Тип Обов'язковий
- Семестр 9
- Рівень вищої освіти Магістр
- Підсумковий контроль Екзамен
Мета вивчення дисципліни «Методи Data Science»: формування системи знань з методології та інструментарію побудови і використання різних типів економіко-математичних моделей.
Основними завданнями дисципліни «Методи Data Science» є вивчення основних принципів та інструментарію постановки задач, побудови економіко- математичних моделей, методів їх розв'язування та аналізу з метою використання в подальшій діяльності.
Основні поняття інтелектуального аналізу даних
Регресія. Лінійна регресія.
Дерева рішень і випадковий ліс.
Класифікація. Логістична регресія. Метод опорних векторів.
Метод k-найближчих сусідів. Байєсова класифікація. Дерева рішень та ансамблеві методи.
Асоціативні правила. Побудова асоціативних правил.
Обробка природної мови. Модель «мішок слів».
Штучні нейронні. Теоретичні основи нейронних мереж. НМ в задачах апроксимації та прогнозування.
НМ в задачах класифікації. НМ в задачах кластеризації: карти Кохонена
Глибоке навчання. Рекурентні нейронні мережі. Згорткові нейронні мережі
