Теория нейронных сетей

Применение многослойных нейронных сетей для решения прикладных задач обработки данных



Предобработка данных

Принцип GIGO, способы предобработки данных: очистка данных, интеграция данных, редукция данных, преобразование данных, «грязные» данные и методы очистки данных, устранение выбросов и восстановление пропущенных значений в данных

Решение задач Список вопросов Экспериментальные исследования Проверь себя!

Контрольный тест


Формирование признаков

Инженерия признаков (feature engineering), подходы к формированию признаков: конструирование признаков (feature construction), выделение признаков (feature extraction), отбор признаков (feature selection), обучение признаков (feature learning)

Решение задач Список вопросов Экспериментальные исследования Проверь себя!

Контрольный тест


Построение нейросетевой модели

Общая схема построения нейросетевой модели, выбор архитектуры нейронной сети и метода обучения, подходы к настройке гипер-параметров нейросетевой модели и метода обучения, обучение и валидация нейросетевой модели

Решение задач Список вопросов Экспериментальные исследования Проверь себя!

Контрольный тест


Оценка качества нейросетевой модели

Тестирование нейросетевой модели, оценка качества решения задач регрессии и классификации, статистический анализ ошибок регрессии, матрица ошибок нейросетевого классификатора, ROC-анализ нейросетевого классификатора, расчет показателя ROC AUC

Решение задач Список вопросов Экспериментальные исследования Проверь себя!

Контрольный тест

Контроль знаний

Контрольная работа

Контрольная работа

(Для зарегистрированных пользователей)