"מבוא לניתוח נתונים" - קורס RUB 20,000. מ-MSU, אימון 13 שבועות. (1.5 חודשים), תאריך: 12 במאי 2023.

תאריכים: 12,16,17,19,23,24 במאי 2023

שיעורים בין השעות 17:00-20:00

הרצאה 1 דרישות כניסה. היכרות עם התוכנית
הצהרות יעדים
סקירה כוללת
מונחי אלגברה לינארית
דוגמאות לייצוג אובייקט
כללים לעבודה עם מטריצות ווקטורים ברמת שנה א'-ב' של אוניברסיטה טכנית.

הרצאה 2 סוגים בסיסיים של מודלים למציאת דפוסים בנתונים
ניתוח רגרסיה
אשכול נתונים
עצי החלטה פשוטים ומוכללים
הפחתת נתונים - ניתוח רכיבים עיקריים
אלגוריתמים אבולוציוניים
רשתות עצביות

הרצאה 3 מבוא לניתוח נתונים
מבוא לניתוח נתונים וזיהוי תבניות
שינוי נתונים ראשוניים, חיפוש חריגים
ניתוח רגרסיה, בקרה מתגלגלת
עצי החלטה, צורות פשוטות ומוכללות

הרצאה 4 קרבה (דמיון) של חפצים. אשכולות וחיפושיהם
אשכול כרכיב מחובר של גרף.
בניית עץ פורש מינימום.
שיטת K פירושו, גרסאות פשוטות ומוכללות.
ניתוח אשכולות היררכי, דנדרוגרמות

הרצאה 5 שיטת הרכיב העיקרי
גורמים וחיפושם, פירוק מטריצת SVD
משמעות גיאומטרית של גורמים
רגרסיה על גורמים
קנה מידה רב מימדי

הרצאה 6 שיטות ניתוח מתקדמות
אלגוריתמים אבולוציוניים - GMDH, גנטי
פונקציות ליבה - ניתוח נתונים "ללא סימנים".
SVM ותמיכה בוקטורים
"כשיש מעט נתונים" - שיטת Bootstrap
משפחות של אלגוריתמים חזויים
שלטי "מטושטש" (מטושטש)
מסווגים "מטושטשים".

הרצאה 7 רשתות עצביות. חלק 1
מודל הפרספטרון ומגבלותיו
רשתות עצבים קלאסיות, שכבת נוירונים, שני סוגי נוירונים
בעיות שנפתרו על ידי רשתות עצביות, "למידה עמוקה"

הרצאה 8 רשתות עצביות. חלק 2
ניתוח תמונה ורשתות עצביות קונבולוציוניות
רשתות עצביות והנדסת תכונות
בעיית התאמת יתר
סיכויים לפיתוח רשתות עצביות
יחידות עיבוד גרפיות (GPUs).

הרצאה 9 איחוד ידע
חזרה על חומר בסיסי באמצעות דוגמה מעשית
תִמצוּת

אשראי מצטבר