Математические и инструментальные методы машинного обучения. Часть 3

Обработка и анализ больших данных представляет собой новую практическую задачу, требующую навыков работы с современным инструментарием. В настоящее время данные называют «нефтью 21 века», они накапливаются в корпоративных и государственных информационных системах, социальных сетях, веб-блогах и сайтах и потенциально являются ценным ресурсом для извлечения новых знаний, инсайтов для научных исследований, повышения эффективности и конкурентоспособности предприятий. Методы интеллектуального анализа больших данных, таким образом, представляют собой тот необходимый инструмент для высвобождения этого потенциала. Курс «Математические и инструментальные методы машинного обучения» входит в число базовых при подготовке современных экономистов-математиков на уровне магистров. Изучение дисциплины позволит студентам получить и развивать навыки анализа и диагностики проблем экономики, современных методов их решения, а также ознакомиться с современной спецификой исследования операций в зарубежных и отечественных организациях. Целями и задачами курса являются: формирование у будущих магистров фундаментальных общеэкономических и естественнонаучных знаний;  освоение магистрантами   математических и инструментальных методов машинного обучения; использование  современных  информационно-коммуникационных технологий в профессиональной деятельности;            закрепление профессиональных навыков в области прогнозирования основных социально-экономических показателей деятельности предприятия, отрасли, региона и экономики в целом. В курсе использованы инновационные подходы: включение в факультетскую систему «ИНФОМИФИСТ» 18 уроков (лекций)  курса с тренингами и контрольными вопросами, проведения зачета в электронном формате с индивидуальной идентификацией студентов (логин, пароль) и троекратной возможностью пересдачи. Компетенции по решению задач в анализе данных с помощью методов машинного обучения,  будут получены студентами после прохождения курса «Математические и инструментальные методы машинного обучения». Изучение дисциплины позволит выработать навыки постановки и решения проблем развития организации, развить творческое мышление специалистов в области системного анализа и бизнес-моделирования, выработать умение решать управленческие проблемы в конкретной экономической ситуации. Мотивационная фраза:  «Освоение интеллектуальных методов для решения интеллектуальных задач».

Модуль 1. Классификация  (Неделя 1) Урок 13. Постановка задачи классификации/Задача классификации с учителем. Понятие и свойства класса. Обзор основных методов классификации. Байесовская наивная классификация/Понятие байесовского классификатора. Урок 14. Деревья решений в задачах классификации/Понятие деревьев решений. Примеры. Модуль 2. Методы поиска ассоциативных правил (Неделя 2) Урок 15. Понятие правил ассоциации. Метод Apriori. Метод FP-Growth. Примеры. Урок 16. Понятие шаблона последовательных событий. Метод Apriori. Метод GSP. Модуль 3. Интеллектуальный анализ текста. (Неделя 3) Урок 17. Токенизация. Векторизация. Регулярные выражения. Урок 18. Стемминг. Лемматизация. Удаление стоп-слов. Анализ тональности.