Дисциплина «Анализ данных»

Раздел 1. «Погружение» в методологию ИИ.

Раздел 2.  Введение в механизм обучения (Machine Learning).

Раздел 3.  Машинное обучение «с учителем»: задача классификации.

Раздел 4.  Классические популярные в НГД алгоритмы машинного обучения.

Раздел 5.  Машинное обучение «без учителя»: задача кластеризации.

Раздел 6.  Машинное обучение с подкреплением.

Раздел 7. Гибридные алгоритмы и механизмы ИИ. Основы Deep Learning

Владеет навыком программирования на языке Python для решения задач регрессии, классификации и кластеризации на базе методов машинного обучения в сфере своей профессиональной деятельности.

Умеет подготавливать геолого-геофизические данные для использования в алгоритмах машинного обучения.

• SE