Цель курса дать слушателем представление о современном состоянии теории машинного обучения, а также об эффективных на практике методах и подходах. Особый акцент будет сделан на регуляризующие свойствах алгоритмов, как ключевых факторов эффективного применения методов машинного обучения. В курсе будет проводится связь с классической теорией регуляризации и будут намечены пути для расширения взаимодействия классической теории и машинного обучения.
В курсе:
- слушатели получат представление о современных эффективных методах машинного обучения с подробным теоретическим обоснованием;
- будет проведена связь методов машинного обучения с классическими математическими областями, а также разобраны перспективные направления теоретических и практических математических методов
- применение разобранных методов будет проиллюстрировано на приложениях, имеющих большой практический интерес.
Занятия проводятся на физическом факультете МГУ им. М. В. Ломоносова
В программе курса 18 занятий: 12 лекций и 6 семинаров
Старт курса: 10 февраля 2023 года
Занятия будут проходить:
по пятницам 9:00 - 10:35, ауд. 4-46;
(вторая пара на четной неделе) 10:50 - 12:25, ауд. 5 -48
Форма записи на курс