Машинне навчання. Частина 1 (пм)
Тип: Нормативний
Кафедра: прикладної математики
Навчальний план
| Семестр | Кредити | Звітність |
| 7 | 2.75 | Іспит |
Лекції
| Семестр | К-сть годин | Лектор | Група(и) |
| 7 | 16 | доцент Щербатий М. В. | ПМп-41, ПМп-42 |
Лабораторні
| Семестр | К-сть годин | Група | Викладач(і) |
| 7 | 32 | ПМп-41 | доцент Щербатий М. В., Телюк М. Б. |
| ПМп-42 | доцент Щербатий М. В., Телюк М. Б. |
Опис курсу
Курс «Машинне навчання. Частина 1» ознайомлює студентів з базовими методами аналізу даних, побудови моделей, оцінювання їх якості та прогнозування. Розглядаються основні підходи машинного навчання – навчання з учителем та навчання без учителя, лінійні й регуляризовані регресійні моделі, методи класифікації, дерева рішень, ансамблеві алгоритми, метод опорних векторів (SVM), кластеризація та основи ядерних методів.
Лабораторні заняття охоплюють повний цикл роботи з даними – від препроцесінгу до побудови, налаштування та валідації моделей. Курс формує практичні навички застосування методів машинного навчання для розв’язання прикладних задач і коректної інтерпретації отриманих результатів.
Основний акцент робиться на практичній роботі в Python із використанням бібліотек numpy, pandas, sklearn, statsmodels, matplotlib та seaborn. MATLAB (із Statistics and Machine Learning Toolbox) застосовується як допоміжний інструмент для порівняння реалізацій, верифікації результатів та демонстрації альтернативних підходів.
Рекомендована література
Основна:
- James G., Witten D., Hastie T., Tibshirani R., Taylor G. An Introduction to Statistical Learning with Applications in Python. //Springer, 2023.
- Raschka S., Mirjalili V. Python Machine Learning. // 3rd Edition, Packt Publishing, 2019.
- Murphy K. P. Probabilistic Machine Learning: An Introduction. //MIT Press, 2022.
- Faul A. C. A Concise Introduction to Machine Learning. // CRC Press, 2020.
Додаткова:
- Kroese D. P., Chan J. C.C. Statistical Modeling and Computation. // Springer, 2014.
- Brunton S.L., Kutz J.N. Data-Driven. Science and Engineering. Machine Learning, Dynamical Systems, and Control. // Cambridge University Press, 2022.
- Ciaburro G. MATLAB for Machine Learning / 2nd edition //Packt Publishing, 2024.8. Al-Malah K.I.M. Machine and Deep Learning Using MATLAB: Algorithms and Tools for Scientists and Engineers. //Wiley, 2023.
Онлайн-документація та довідкові системи для Python і MATLAB та їхніх бібліотек. Офіційні ресурси містять описи функцій, приклади використання, керівництва користувача, а також актуальні рекомендації щодо застосування алгоритмів машинного навчання у Python та MATLAB.