"डेटा विश्लेषण का परिचय" - पाठ्यक्रम 20,000 रूबल। एमएसयू से, 13 सप्ताह का प्रशिक्षण। (1.5 माह), दिनांक: 12 मई, 2023।

दिनांक: 12,16,17,19,23,24, 2023 मई

कक्षाएँ 17.00 से 20.00 तक

व्याख्यान 1 प्रवेश आवश्यकताऎं। कार्यक्रम का परिचय
उद्देश्यों का विवरण
कार्यक्रम अवलोकन
रैखिक बीजगणित पद
वस्तु प्रतिनिधित्व के उदाहरण
एक तकनीकी विश्वविद्यालय के प्रथम-द्वितीय वर्ष स्तर पर मैट्रिक्स और वैक्टर के साथ काम करने के नियम।

व्याख्यान 2 डेटा में पैटर्न खोजने के लिए बुनियादी प्रकार के मॉडल
प्रतिगमन विश्लेषण
डेटा क्लस्टरिंग
सरल और सामान्यीकृत निर्णय वृक्ष
डेटा में कमी - प्रमुख घटक विश्लेषण
विकासवादी एल्गोरिदम
तंत्रिका - तंत्र

व्याख्यान 3 डेटा विश्लेषण का परिचय
डेटा विश्लेषण और पैटर्न पहचान का परिचय
प्राथमिक डेटा परिवर्तन, आउटलेर्स की खोज
प्रतिगमन विश्लेषण, रोलिंग नियंत्रण
निर्णय वृक्ष, सरल और सामान्यीकृत रूप

व्याख्यान 4 वस्तुओं की निकटता (समानता)। क्लस्टर और उनकी खोज
ग्राफ़ के जुड़े घटक के रूप में क्लस्टर।
न्यूनतम फैले हुए वृक्ष का निर्माण।
K की विधि का अर्थ है, सरल और सामान्यीकृत संस्करण।
पदानुक्रमित क्लस्टर विश्लेषण, डेंड्रोग्राम

व्याख्यान 5 प्रमुख घटक विधि
कारक और उनकी खोज, एसवीडी मैट्रिक्स अपघटन
कारकों का ज्यामितीय अर्थ
कारकों पर प्रतिगमन
बहुआयामी स्केलिंग

व्याख्यान 6 उन्नत विश्लेषण विधियाँ
विकासवादी एल्गोरिदम - जीएमडीएच, आनुवंशिक
कर्नेल फ़ंक्शन - "संकेतहीन" डेटा विश्लेषण
एसवीएम और समर्थन वैक्टर
"जब थोड़ा डेटा हो" - बूटस्ट्रैप विधि
भविष्य कहनेवाला एल्गोरिदम के परिवार
"फ़ज़ी" संकेत (फ़ज़ी)
"फ़ज़ी" क्लासिफायरियर

व्याख्यान 7 तंत्रिका - तंत्र। भाग पहला
परसेप्ट्रॉन मॉडल और इसकी सीमाएँ
क्लासिक तंत्रिका नेटवर्क, न्यूरॉन्स की परत, दो प्रकार के न्यूरॉन्स
तंत्रिका नेटवर्क द्वारा हल की गई समस्याएं, "गहन शिक्षा"

व्याख्यान 8 तंत्रिका - तंत्र। भाग 2
छवि विश्लेषण और संवादी तंत्रिका नेटवर्क
तंत्रिका नेटवर्क और फ़ीचर इंजीनियरिंग
ओवरफिटिंग की समस्या
तंत्रिका नेटवर्क के विकास की संभावनाएँ
ग्राफ़िक्स प्रोसेसिंग यूनिट (जीपीयू)।

व्याख्यान 9 ज्ञान का समेकन
व्यावहारिक उदाहरण का उपयोग करके मूल सामग्री की पुनरावृत्ति
सारांश

संचयी ऋण