29 ноября 2011
Третья встреча Computer Science Club'а будет посвящена машинному обучению
Лекции пройдут со 2 по 4 декабря 2011 года в Уральском федеральном университете. Преподаватель – Сергей Николенко (Санкт-Петербург).

Машинное обучение — раздел информатики, цель которого – создать алгоритмы, работающие тем лучше, чем больше данных они успели обработать. Центральной темой мини-курса станет байесовский вывод — алгоритмы поиска гипотезы, которая максимизирует правдоподобие при условии имеющихся данных; подавляющее большинство аппаратов машинного обучения можно сформулировать в виде задачи байесовского вывода. Для того чтобы полностью понять происходящее, желательно владеть основами теории вероятностей.

Лектор: Сергей Игоревич Николенко, член Санкт-Петербургского отделения Математического института им. В.А. Стеклова РАН

Расписание курса

Дата Время Название
2 декабря 18:00 - 21:00 Основы байесовского вывода. Введение, постановка задачи.
Небайесовские методы обучения
(пример: SVM). Что такое байесовский вывод,
основные понятия и термины.
Пример: байесовский подход к линейной регрессии,
регрессия с ядерными функциями.
Сравнение моделей.
3 декабря 18:00 - 21:00 Вывод на графических моделях.
Смеси распределений и алгоритм EM.
Графические вероятностные модели.
Задача маргинализации. Фактор-граф.
Алгоритм передачи сообщений. Приближённый вывод.
4 декабря 12:00 - 15:00 Примеры и применения. Case studies,
конкретные примеры: рекомендательные системы,
рейтинг-системы и т.д.

 

Место проведения: УрФУ, г. Екатеринбург, ул. Тургенева, 4, конференц-зал. Вход свободный. При себе иметь удостоверение личности.

Организатор: CSClub
Спонсор: СКБ Контур

Страница курса на сайте клуба
Встреча ВКонтакте
Ссылка на трансляцию в интернете

Комментарии Написать свой
Спасибо за ваше мнение!

Заполните, пожалуйста, все поля.

Предложение, замечание, просьба или вопрос.