Перейти до головного вмісту
Бокова панель
Course search
Закрити
Course search
Переключити введення пошуку
Українська (uk)
Русский (ru)
Українська (uk)
Deutsch (de_old)
English (de)
English (en)
Español - Internacional (es)
Français (fr)
Italiano (it)
Polski (pl)
Вхід
Основи машинного навчання
Course search
Закрити
Course search
Переключити введення пошуку
Відкритий покажчик курсу
Відкрити ящик блоків
Головна
Курси
Факультети, кафедри
Математичний факультет
Кафедра програмної інженерії
Основи машинного навчання
Загальне
Новини
Новини
Умови завершення
Новини й оголошення
Пошук на форумах
Пошук на форумах
(Поки що не було опубліковано жодних оголошень.)
Наступна секція
Силабус
Перейти до...
Перейти до...
Силабус
Інформаційні ресурси
Список рекомендованої літератури
Система накопичення балів
Презентація №1. Вступ. Типові задачі машинного навчання
Пояснювальний аналіз даних
Лабораторна робота №1. Пояснювальний аналіз даних
Лекція 09/10
Лабораторна робота №2. Попередня обробка даних
Лекція 09/24
Лабораторна робота №3. Лінійна регресія. Множинна лінійна регресія. Методи регуляризації
Лабораторна робота №4. Логістична регресія
Приклад регресії
Покращений приклад регресії
Логістична регресія
Презентація. Дерева рішень
Приклад. Дерева рішень
Приклад класифікації
Лекція. Дерева розв'язків
Лабораторна робота №5. Дерева розв'язків у задачах класифікації та регресії
Лабораторна робота №6. Метод опорних векторів
Приклад SVM
Лабораторна робота №7. Метод найближчих сусідів (KNN)
Презентація. Випадкові ліси
Лекція. Випадкові ліси
Приклад. Випадковий ліс
Лабораторна робота №8. Порівняння методів ансамблювання
Лабораторна робота №9
Лабораторна робота №10. Розгортання моделей машинного навчання
Стаття з MLOps
Екзамен/Залік