[edgt_separator type='full-width' position='center' border_style='solid' color='#ebebeb' width='' thickness='1' top_margin='10' bottom_margin='21' ]
Image Alt

სემინარები მონაცემთა ანალიზსა და მანქანურ სწავლებაში

ბიზნესისა და ტექნოლოგიების ფაკულტეტი

ყოველ ორშაბათს 16:00 საათზე აუდიტორია 301 კორპუსი B.

დასაწყისი 3/25/2019

სემინარის თემა:                                           

  • პროგრამული ენები:                                                                                             
    Python, R, Julia, Scala.
  • Integrated development environment (IDE):
    Jupyter Notebook (Python, R, Julia, Scala), სხვები.
  • მათემატიკა მანქანური სწავლებისთვის:
    წრფივი ალგებრა, სტატისტიკა, ტენსორის ანალიზი, Teano.
  • ML ბიბლიოთეკები:
    Numpy, Pandas, Scipy, Sklearn, Matplotlib, Opencv, Caffe, Theano, Minerva
  • მანქანური სწავლების ალგორითმები:
    Collect Data, Pick the Model, Train the Model:
    k-Nearest Neighbors,
    Logistic regression
    Decision Tree, Feature Importance in Decision Trees
    Random Forest, Feature importance in Random Forest
    Gradient Boosting
    Support Vector Machine (SVM)
    Deep Learning
  • ინფორმაციის ვიზუალიზაცია
  • პროგრანირება ML in Python, R, Spark
  • სასწავლებელი პროექტი.

 

ლექტორები:
Dr. Nodar Momtselidze
Dr. Davit Datuashvili