Машинне навчання (ММСЕП)
Тип: Нормативний
Кафедра: математичного моделювання соціально-економічних процесів
Навчальний план
| Семестр | Кредити | Звітність |
| 6 | 3.5 | Іспит |
Лекції
| Семестр | К-сть годин | Лектор | Група(и) |
| 6 | 32 | доцент Костенко С. Б. | ПМа-31, ПМа-32, ПМа-33 |
Лабораторні
| Семестр | К-сть годин | Група | Викладач(і) |
| 6 | 32 | ПМа-31 | доцент Костенко С. Б., доцент Ярошко С. М. |
| ПМа-32 | доцент Костенко С. Б., доцент Добуляк Л. П. | ||
| ПМа-33 | доцент Костенко С. Б., доцент Добуляк Л. П. |
Опис курсу
Дисципліна “Машинне навчання” присвячена вивченню методів побудови математичних моделей, здатних навчатися на даних, здійснювати прогнозування та адаптуватися до нової інформації.
Мета – підготовка професіоналів-аналітиків, які вміють застосовувати методи машинного навчання при вирішенні практичних задач обробки експериментальних або статистичних даних, необхідних для прийняття рішень. Ціль – вивчення теоретичного основних алгоритмів машинного навчання та їх реалізацію.
Рекомендована література
Основи машинного навчання : навч. посiб. / В. О. Харченко. Суми : Сумський державний унiверситет, 2023. 264 с.
Машинне навчання : навчальний посібник / за науковою редакцією д.т.н., проф., В. В. Пасічника ; Т. М. Басюк, В. В. Литвин, Л. М. Захарія, Н. Е. Кунанець. 3-тє видання, стереотипне. – Львів : «Новий Світ-2000», 2026. 330 с.
Наука про дані: машинне навчання та інтелектуальний аналіз даних. Електронний навчальний посібник / В. Б. Мокін, М. В. Дратований. Вінниця : ВНТУ, 2024. 263 с.
Шаховська Н., Камінський Р., Вовк О. Машинне навчання: навчальний посібник. Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2018. 392 с.
Нікольський Ю. Пасічник В. Щербина Ю. Системи штучного інтелекту: навчальний посібник. Львів:Магнолія-2006, 2010. 276 с.
Довбиш А. С., Шелехов І. В. Основи теорії розпізнавання образів: Навчальний посібник. Суми, Сумський державний університет, 2015. 109 с.
Ситник В. Ф. Інтелектуальний аналіз даних (дейтамайнінг): Навч. Посібник/ В. Ф. Ситник, М.Т. Краснюк. К: КНЕУ, 2007. 376 с.
Ситник В. Ф. Системи підтримки прийняття рішень: Навч.посібник / В.Ф. Ситник. К.:КНЕУ, 2004. 614 с.
Черняк О.І.. Інтелектуальний аналіз даних: Підручник / О.І. Черняк, П.В. Захарченко ; Київ. нац. ун-т ім. Т. Шевченка. К. : Знання, 2014. 599 с.
Цегелик, Г. Основи економетрії: текст лекцій. Львів: ЛНУ імені Івана Франка, 2011
Констпект лекцій з дисципліни «Самонавчання складних систем» для студентів спеціальності 8.04030301 «Системний аналіз і управління». Дніпропетровськ, 2011. 53 с
Копитко Б., Мильо О., Цаповська Ж. Вища математика. Елементи лінійної алгебри і аналітичної геометрії
Lauer F, Bloch G. Ho-Kashyap Classifier with Early Stopping for Regularization. Pattern Recognition Letters, Elsevier, 2006, 27 (9), pp.1037-1044.
Jannach В., Zanker М., Felfernig A., Friedrich G.: Recommender Systems: AnIntroduction – Cambridge University Press, 2011.
https://en.wikipedia.org/wiki/Naive_Bayes_spam_filtering
https://vue.gov.ua/Ентропія
https://scikit-learn.org/stable/#
https://www.kaggle.com/