ИКНК
  • Интеллектуальный анализ данных (заочка)
    0%
  • Пред.
  • Данные курса
    Общее
    Общий форум
    Объявления
    Итоговая аттестация по курсу 2023
    Вопросы к экзамену
    Введение в интеллектуальный анализ данных
    Введение в АД
    Задачи и этапы анализа
    Anaconda - для работы с Python в области ML
    Задание 1
    Описательный анализ данных в JupyterLab на Python
    Сдать работу №1 на проверку
    Поиск ассоциативных правил
    Ассоциациативный анализ
    Практика 2. Ассоциативный анализ для lastfm
    PlayingWithBands
    lastfm.csv
    Сдать работу №2
    Задача классификации. Базовые алгоритмы классификации
    Классификация. Проблемы и базовые оценки
    Алгоритмы классификации kNN. Tree
    Классификационные правила
    Ансамбли классификаторов. Лес решений. AdaBoost
    Практическая работа 3. Древовидные алгоритмы классификации
    Практическая работа №3. Древовидные алгоритмы классификации
    Регрессионный анализ
    Практическая работа №4. Регрессионный анализ
    Практическая работа №4. Регрессионный анализ Python
    Скрипт для JupyterLab. Регрессия с sklearn. PredictingBostonPrice
    Линейные модели регрессии и регуляризация
    Задача кластеризации. Алгоритмы кластеризации.
    Кластеризация ч.1
    Качество кластеризации
    Практическая работа №5. Кластеризация данных
    Unsupervised Learning
    Практическая работа №5. Кластеризация данных
    Введение в нейронные сети
    Введение в ИНС
    MLP with Keras
    Работа 1. Применение ИНС для классификации и регрессии
    Практическая работа №1. Применение ИНС для классификации и регрессии
    Сверточные нейронные сети
    Сверточные сети
    Работа 2. Сверточные сети для распознавания символов
    Выбор варианта для практической работы №2
    Практическая работа №2. Сверточные сети для распознавания символов
    Рекуррентные нейронные сети и обработка текста
    Векторизация текста
    Рекуррентные сети
    Практическая работа №3. Обработка текста и рекуррентные модели
    Выбор набора данных и варианта обработки
    Практическая работа №3. Рекуррентные сети и обработка текста
    Генеративные модели. RNN
    Алгоритмы снижения размерности
    Практика 4. Алгоритмы снижения размерности
    Практическая работа №4. Алгоритмы снижения размерности
    SOM
    Инструменты Low-Code для анализа данных
    Практическая работа №5. Применения Low-Code инструментов для анализа данных
    Практическая работа №5. Применение Low-Code инструментов для анализа данных
    Экзамен
  • След.
  ИКНК
  • Русский ‎(ru)‎
    Русский ‎(ru)‎ English ‎(en)‎
    • Вход
    Навигация по сайту
    Интеллектуальный анализ данных (заочка)
    В начало
    Перейти к основному содержанию

    Информация о курсе

    1. В начало
    2. Курсы
    3. Курсы структурных подразделений института
    4. Направление Прикладная информатика
    5. 4 курс
    6. Интеллектуальный анализ данных (заочка)
    7. Описание

    Интеллектуальный анализ данных (заочка)

    • Преподаватель: Туральчук Константин Анатольевич
    Skill Level: Beginner
    Skill Level: Beginner

    Портал дистанционных образовательных технологий СПБПУ Петра Великого
    Политика конфиденциальности
    Политика обработки cookie
    При использовании материалов портала активная ссылка на источник обязательна

    Санкт-Петербургский политехнический университет

    Контакты:

    195251, Санкт-Петербург, ул. Политехническая, дом 29, Научно-исследовательский корпус

    +7 (812) 906-15-19

    support@spbstu.ru

    sdo@spbstu.ru (проблемы с порталом)

    Мы в социальных ресурсах

    Мы используем cookies и рекомендательные технологии для улучшения работы сайта. Продолжая использовать этот сайт, Вы соглашаетесь на использование файлов cookie.