Машинне навчання (кн дввс)
Тип: На вибір студента
Кафедра: дискретного аналізу та інтелектуальних систем
Навчальний план
| Семестр | Кредити | Звітність |
| 8 | 4 | Залік |
Лекції
| Семестр | К-сть годин | Лектор | Група(и) |
| 8 | 28 | Олійник Р. М. | ПМі-41, ПМі-42, ПМі-43, ПМі-44, ПМі-45 |
Лабораторні
| Семестр | К-сть годин | Група | Викладач(і) |
| 8 | 28 | ПМі-41 | Олійник Р. М. |
| ПМі-42 | Олійник Р. М. | ||
| ПМі-43 | Олійник Р. М. | ||
| ПМі-44 | |||
| ПМі-45 |
Опис курсу
ДВВС за навчальним планом 2020 року
Під час вивчення дисципліни “Машинного навчання” студенти ознайомлюються з методами регресійного аналізу, генетичними алгоритмами, методом групового врахування алгоритмів та експертними системами.
Рекомендована література
Основна:
- Басюк Т.М. Машинне навчання/ Т.М. Басюк, В.В. .Литвин, Л.М. Захарія, Н.Е. Кунанець.: Навчальний посібник Львів: Видавництво «Новий Світ – 2000», 2019. – 335 с.
- Mastering Python Networking. ISBN-13: 978-1803234618, Packt Publishing; 4th ed. – 2023 – 594p.
- Deisenroth M.P. Mathematics for Machine Learning/ Cambridge University Press – 2021 – 406p.
Додаткова:
- Kelleher J.D.. Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics: Algorithms, Worked Examples, and Case Studies / Kelleher J.D., Namee B.M, D’Arcy A. – The MIT Press, 2015. – 624 p.
- Eremenko K. Data Science A-Z: Real-Life Data Science Exercises Included. URL: https://www.udemy.com/course/datascience.
- Credit Card customers, Predict Churning customers. URL: https://www.kaggle.com/sakshigoyal7/credit-card-customers. URL: https://docs.microsoft.com/ru-ru/azure/machine-learning/teamdata-science-process/prepare-data.
- Bayesian Reasoning and Machine Learning David Barber ©2007, 2008,2009,2010.URL:http://web4.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Barber/textbook/090 310.pdf?roistat_visit=10865700