DSML: Машинное обучение в R

Машинное обучение (Machine Learning) — это раздел искусственного интеллекта, который включает математические, статистические и вычислительные методы для разработки алгоритмов, способных обучаться и решать задачи через поиск закономерностей в разнообразных входных данных. Решение вычисляется не по заранее заданным правилам, а адаптивно выстраивается на основе выявленной зависимости результатов от конкретного набора входных признаков и их значений. Можно сказать, что Machine Learning — это один из разделов науки о данных (Data Science), который активно использует методы интеллектуального анализа данных (Data Mining).
Программа курса:

1. Основы статистики и простая линейная регрессия
2. Базовое программирование с R (опционально)
3. Подготовка данных (опционально)
4. Линейная регрессия и обобщенная линейная модель
5. Алгоритмы классификации
6. Кластерный анализ
7. Ассоциативные правила
8. Машинные алгоритмы с переобучением (Reinforcement learning)
9. NLP алгоритмы (Алгоритмы текстовой обработки)
10. Глубокое Обучение (Deep Learning)