„Įvadas į duomenų analizę“ - kursas 20 000 RUB. iš MSU, mokymas 13 sav. (1,5 mėn.), Data: 2023 m. gegužės 12 d.

Datos: 2023 m. gegužės 12,16,17,19,23,24

Užsiėmimai nuo 17.00 iki 20.00 val

1 paskaita Patekimo reikalavimai. Įvadas į programą
Tikslų teiginiai
Programos apžvalga
Tiesinės algebros terminai
Objektų vaizdavimo pavyzdžiai
Technikos universiteto 1-2 kurso darbo su matricomis ir vektoriais taisyklės.

2 paskaita Pagrindiniai modelių tipai, skirti duomenų šablonams rasti
Regresinė analizė
Duomenų grupavimas
Paprasti ir apibendrinti sprendimų medžiai
Duomenų redukcija – pagrindinių komponentų analizė
Evoliuciniai algoritmai
Neuroniniai tinklai

3 paskaita Įvadas į duomenų analizę
Įvadas į duomenų analizę ir modelių atpažinimą
Pirminių duomenų transformavimas, pašalinių verčių paieška

Regresinė analizė, riedėjimo kontrolė
Sprendimų medžiai, paprastos ir apibendrintos formos

4 paskaita Objektų artumas (panašumas). Klasteriai ir jų paieška
Klasteris kaip sujungtas grafiko komponentas.
Mažiausiai besitęsiančio medžio kūrimas.
K priemonių metodas, paprastos ir apibendrintos versijos.
Hierarchinė klasterių analizė, dendrogramos

5 paskaita Pagrindinio komponento metodas
Veiksniai ir jų paieška, SVD matricos skaidymas
Geometrinė faktorių reikšmė
Regresija į veiksnius
Daugiamatis mastelio keitimas

6 paskaita Išplėstiniai analizės metodai
Evoliuciniai algoritmai – GMDH, genetinis
Branduolio funkcijos – „beženklė“ duomenų analizė
SVM ir paramos vektoriai
„Kai mažai duomenų“ – „Bootstrap Method“.
Nuspėjamųjų algoritmų šeimos
„Neaiškūs“ ženklai (Neryškūs)
„Neaiškūs“ klasifikatoriai

7 paskaita Neuroniniai tinklai. 1 dalis
Perceptrono modelis ir jo apribojimai
Klasikiniai neuroniniai tinklai, neuronų sluoksnis, dviejų tipų neuronai
Neuroninių tinklų sprendžiamos problemos, „Gilus mokymasis“

8 paskaita Neuroniniai tinklai. 2 dalis
Vaizdo analizė ir konvoliuciniai neuroniniai tinklai
Neuroniniai tinklai ir funkcijų inžinerija
Permontavimo problema
Neuroninių tinklų plėtros perspektyvos
Grafikos procesoriai (GPU).

9 paskaita Žinių įtvirtinimas
Pagrindinės medžiagos kartojimas naudojant praktinį pavyzdį
Apibendrinant

Kaupiamasis kreditas