Методы анализа и прогнозирования данных

Раздел 1. Статистические методы анализа данных. Методы машинного обучения с учителем

Теория

• Предварительный анализ данных
• Прогнозирование с помощью адаптивных и регрессионных моделей
• Задача классификации (обучение с учителем)
• Оценка качества моделей
• Основы языка программирования R

Практика

• Кейс №1 «Прогнозирование банкротства компаний»
• Кейс №2 «Выявление закономерностей и аномалий в экономических показателях регионов»

Раздел 2. Методы машинного обучения без учителя

Теория

• Предобработка структурированных данных
• Методы обучения без учителя
• Метрики качества кластерного анализа
• Машинное обучение на базе правил

Практика

• Кейс №3 «Задачи поиска похожих профилей в социальных сетях для продвижения продукта/услуги»
• Кейс №4 «Анализ потребительской корзины с целью выявления закономерностей в приобретении товаров»

Раздел 3. Распознавания образов. Биометрия.

Теория

• Биометрическая аутентификация
• Глубокое обучение с приложением в биометрической аутентификации
• Аутентификация по голосу
• Атаки на методы искусственного интеллекта
• Глубокое обучение на Python

Практика

• Кейс №5 «Атаки на системы машинного обучения на примере системы аутентификации по голосу»
• Кейс №6 «Система аутентификации по динамике подписи»

Раздел 4. Формирование наборов данных.

Теория

• Съем параметров
• Параметризация подписи
• Анализ данных с помощью Rapid Miner
• Аутентификация на основе отпечатков пальцев
• Rapid Miner для аутентификации по динамике подписи

Практика

• Кейс №7 «Формирование рекуррентным путем набора обучающих данных для аутентификации по отпечаткам пальцев для обеспечения доверенного взаимодействия»
• Кейс №8 «Система аутентификации по динамике подписи с применением Rapid Miner»

Раздел 5. Сегментация и детектирование объектов

Теория

• Введение в обработку изображений
• Подходы к сегментации изображений. Области применения
• Подходы к детектированию объектов на изображениях. Области применения
• Архитектуры нейронных сетей для сегментации и детектирования объектов
• Этапы решения задач сегментации и детектирования изображений

Практика

• Кейс №9 «Детектирование текста на изображениях и его распознавание (Scene Text Recognition)»
• Кейс №10 «Детектирование огнестрельного оружия на изображениях»

Раздел 6. Анализ текста и его структуры, обработка естественного языка

Теория

• Структура текста и языковые модели
• Анализ текста
• Задачи обработки естественного языка (NLP)
• Использование платформ данных
• Основные направления NLP
• Классификация текстов методами машинного обучения
• Распределённая обработка данных
• Основные инструменты для анализа текста

Практика

• Кейс №11 «Анализ текста и его структуры с помощью алгоритмов машинного обучения»
• Кейс №12 «Определение авторства текста»

Итоговая аттестация

Решение индивидуального кейса по одной из практических сфер деятельности