Полная учебная программа по машинному обучению обычно охватывает следующие темы:

  1. Введение в машинное обучение: обзор машинного обучения, типов алгоритмов и приложений.
  2. Предварительная обработка данных: важность предварительной обработки данных, методов очистки и подготовки данных для анализа, выбора признаков и масштабирования.
  3. Линейная регрессия: простая и множественная линейная регрессия, предположения, оценка модели, регуляризация и градиентный спуск.
  4. Логистическая регрессия: бинарная и мультиклассовая логистическая регрессия, регуляризация и оценка модели.
  5. Деревья решений и случайные леса: определение, построение дерева решений, оценка модели, выбор признаков и алгоритм случайного леса.
  6. Машины опорных векторов (SVM): определение, SVM для линейной и нелинейной классификации, функции ядра, оценка модели и настройка гиперпараметров.
  7. Наивный байесовский анализ: теорема Байеса, гауссовский наивный байесовский анализ, полиномиальный наивный байесовский анализ и наивный байесовский подход Бернулли.
  8. K-ближайшие соседи (KNN): определение, метрики расстояния, оценка модели, настройка гиперпараметров и выбор модели.
  9. Кластеризация: K-средние, иерархическая кластеризация, кластеризация на основе плотности и метрики оценки.
  10. Снижение размерности: анализ главных компонентов (PCA), линейный дискриминантный анализ (LDA) и t-SNE.
  11. Нейронные сети: искусственные нейронные сети, сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети и автоэнкодеры.
  12. Глубокое обучение: введение в глубокое обучение, сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и генеративно-состязательные сети (GAN).
  13. Обучение с подкреплением: марковские процессы принятия решений, Q-обучение, SARSA и глубокое обучение с подкреплением.
  14. Оценка и выбор модели: перекрестная проверка, метрики оценки модели, выбор модели и настройка гиперпараметров.
  15. Анализ и прогнозирование временных рядов: данные временных рядов, стационарность, декомпозиция, модели ARIMA и SARIMA.
  16. Это общий план программы машинного обучения, а конкретные темы могут варьироваться в зависимости от уровня и направленности курса. Кроме того, учебная программа может также включать практические проекты и тематические исследования, чтобы дать студентам практический опыт использования алгоритмов машинного обучения.