Федеральное государственное бюджетное образовательное
учреждение высшего образования 
Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова
Факультет вычислительной математики и кибернетики

УТВЕРЖДАЮ
декан факультета вычислительной математики и кибернетики
______________/И.А. Соколов /
«___» ________________20___г.

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ
Наименование дисциплины:
Машинное обучение и анализ данных
Уровень высшего образования:
бакалавриат
Направление подготовки / специальность:
01.03.02 «Прикладная математика и информатика» (3++)
Направленность (профиль):
Системное программирование и компьютерные науки
Форма обучения:
очная

Москва 2023

Рабочая программа дисциплины (модуля) разработана в соответствии с самостоятельно установленным МГУ образовательным стандартом (ОС МГУ) для реализуемых основных профессиональных образовательных программ высшего образования по направлению подготовки 01.03.02, 01.04.02 "Прикладная математика и информатика" программы бакалавриата  Утвержден приказом МГУ от 30 августа 2019 года № 1041 (в редакции приказов МГУ от 11 сентября 2019 года № 1109, от 10 июня 2021 года № 609, от 7 октября 2021 года № 1048, от 21 декабря 2021 года № 1404, от 2 ноября 2022 года № 1299) 

1. Дисциплина относится к вариативной части ОПОП ВО.

2. Входные требования для освоения дисциплины (модуля): учащиеся должны владеть знаниями по по теории вероятностей, математической статистике, линейной алгебре, математическому анализу и методам оптимизации в объеме, соответствующем программе четвёртого года обучения основных образовательных программ бакалавриата по укрупненным группам направлений и специальностей 01.00.00 «Математика и механика», 02.00.00 «Компьютерные и информационные науки».

3. Результаты обучения по дисциплине (модулю), соотнесенные с требуемыми компетенциями выпускников.

Компетенции выпускников, частично формируемые при реализации дисциплины (модуля):

•	ПК-2.Б Способность понимать и применять в научно-исследовательской деятельности современный математический аппарат

Планируемые результаты обучения по дисциплине (модулю):

Знать:
основные принципы решения задач машинного обучения и анализа данных

Уметь:
 создавать алгоритмические модели типовых задач, проводить спецификацию задачи, реализовывать программы на алгоритмических языках высокого уровня, интерпретировать полученные результаты

Владеть:
пониманием методов построения машинного обучения и анализа данных

4. Формат обучения: лекции и семинарские занятия проводятся с использованием меловой доски, при проведении контрольных работ применяется компьютерная диалоговая система контроля знаний «Наставник».

5. Объем дисциплины (модуля) составляет 3 з.е., в том числе 26 академических часа, отведенных на контактную работу обучающихся с преподавателем, 82 академических часов на самостоятельную работу обучающихся. 

6. Содержание дисциплины (модуля), структурированное по темам (разделам) с указанием отведенного на них количества академических часов и виды учебных занятий.

Наименование и краткое содержание разделов и тем дисциплины (модуля),

Форма промежуточной аттестации по дисциплине (модулю)	Всего
(часы)	В том числе	
		Контактная работа 
(работа во взаимодействии с преподавателем)
Виды контактной работы, часы	Самостоятельная работа обучающегося,
 часы 
	
		Занятия лекционного типа*	Занятия семинарского типа*	Всего		
Тема 0. Вводное занятие

Структура курса
Отчётность по курсу
Цель курса
Требования к слушателям
Регистрация на курс
Изучение Python
Инструментарий
Пример кода
Материалы по курсу	7	2	0	2	5	
Тема 1. Терминология

Наука о данных (Data Sciense)
Статистика (Statistics)
Искусственный интеллект (Artificial Intelligence)
Анализ данных (Data Mining)
Машинное обучение (Machine learning)
Большие данные (Big Data)	7	2	0	2	5	
Тема 2. Постановка основных задач

Обучение с учителем (с размеченными данными / метками)
целевая функция
объект
метка
классификация
Прогнозирование
Пространство объектов
признаковое пространство
Извлечение признаков
Визуализация задач
функции ошибки
эмпирический риск
обучающая выборка
Задачи оптимизации в обучении
Модель алгоритмов
Алгоритм
Обучение
Обобщающая способность
Схема решения задачи машинного обучения
Как решаются задачи
Обучение без учителя /c неразмеченными данными
Обучение c частично размеченными данными
трансдуктивное обучение
Обучение с подкреплением
Структурный вывод
Активное обучение
Онлайн-обучение
Transfer Learning
Multitask Learning
Feature Learning
Проблемы в машинном обучении
Примеры модельных задач	7	2	0	2	5	
Тема 3. Математика в машинном обучении: краткий обзор

Бритва Оккама
Теорема о бесплатном сыре
Футбольный оракул
Сведения из ТВиМС
Задание распределений
Средние и отклонения
Условная плотность, маргинализация и обуславливание
Точечное оценивание
Оценка максимального правдоподобия
Дивергенция Кульбака-Лейблера
ковариация и корреляция
Оценка плотности
гистограммного подхода
Парзеновский подход
Нормальное распределе-ние
Центральная предельная теорема
Теория информации
Проклятие размерности
Сингулярное разложение матрицы (SVD)
матричное дифференцирование	7	2	0	2	5	
Тема 4. Оптимизация

Методы безусловной оп-тимизации
Методы нулевого порядка
Методы первого порядка
Методы второго порядка
Градиентный спуск
Наискорейший градиентный спуск
Стохастический градиентный спуск
Обучение: Пакетное, он-лайн, по минибатчам
Метод градиентного спуска в машинном обу-чении
Стационарные точки
Метод Ньютона
Квази-ньютоновские ме-тоды
Оптимизация с ограниче-ниями	7	2	0	2	5	
Тема 5.  Метрические алгоритмы

Метрические алгоритмы (distance-based)
Ближайший центроид (Nearest centroid algorithm)
Подход, основанный на близости
kNN в задаче классифи-кации
kNN в задаче регрессии
Обоснование 1NN
Ленивые (Lazy) и нетерпеливые (Eager) алгоритмы
Весовые обобщения kNN
Различные метрики: Минковского, Евклидова, Манхэттенская, Махало-нобиса, Canberra distance, Хэмминга, косинусное, расстояние Джаккарда, DTW, Левенштейна
Приложения метрическо-го подхода: нечёткий матчинг таблиц, Ленкор, в DL, классификация текстов
Эффективные методы поиска ближайших сосе-дей
Регрессия Надарая-Ватсона	7	2	0	2	5	
Тема 6. Линейные методы

Линейная регрессия
Обобщённая линейная регрессия
Проблема вырожденно-сти матрицы
Регуляризация. Основ-ные виды регуляризации
Гребневая регрессия (Ridge Regression)
LASSO (Least Absolute Selection and Shrinkage Operator)
Elastic Net
Селекция признаков
Ошибка с весами
Устойчивая регрессия (Robust Regression)
Линейные скоринговые модели в задаче бинарной классификации
Логистическая регрессия
Probit-регрессия
Многоклассовая логистическая регрессия
Линейный классифика-тор
Персептрон
Оценка функции ошибок через гладкую функцию	7	2	0	2	5	
Тема 7. Деревья решений.

Деревья решений (СART)
Предикаты / ветвления
Ответы дерева
Критерии расщепления в задачах классификации: Missclassification criteria, энтропийный, Джини
Критерии остановки при построении деревьев
Проблема переобучения для деревьев
Подрезка (post-pruning)
Классические алгоритмы построения деревьев ре-шений: ID3, C5.0
Важности признаков
Проблема пропусков (Missing Values)
Категориальные признаки
Сравнение: деревья vs линейные модели	7	2	0	2	5	
Тема 8. Контроль качества и выбор модели

Проблема контроля качества
Выбора модели (Model Selection) в широком смысле
Правила разбиения вы-борки
Отложенный контроль (held-out data, hold-out set)
Скользящий контроль (cross-validation)
Бутстреп (bootstrap)
Контроль по времени (оut-of-time-контроль)
Локальный контроль
Кривые обучения (Learning Curves)
Перебор параметров	7	2	0	2	5	
Тема 9. Ансамблирова-ние в машинном обучении

Ансамбли алгоритмов: примеры и обоснование
комитеты (голосование) / усреднение
Бэгинг
Кодировки / перекоди-ровки ответов, ECOC
Стекинг и блендинг
Бустинг: AdaBoost, For-ward stagewise additive modeling (FSAM)
«Ручные методы»
Однородные ансамбли	7	2	0	2	5	
Тема 10. Методы, основанные на деревьях: случайный лес, бустинг

Случайный лес, его параметры, их настройка
Бэггинг и OOB (out of bag)
Важность признаков
Близость (Proximity) с помощью RF
Extreme Random Trees
Градиентный бустинг над деревьями, его параметры, современные реализации, Продвинутые методы оптимизации
	7	2	0	2	5	
Тема 11. Введение в рекомендательные системы

Рекомендательные системы
Персонализация, онлайн и оффлайн рекомендации
Рекомендация по контенту (content based methods)
Коллаборативная фильтрация: GroupLens-алгоритм, SVD, SVD++, timeSVD++,  адаптация SVD под социальные связи
One-class recommendation
Факторизационная машина, факторизационная машина с полями (FFM – field-aware factorization machine)
Простые методы рекомендаций: FPM – Frequent Pattern Mining
Deep Semantic Similarity Model (DSSM)
Контекст рекомендации
Knowledge-based Recom-mendations
Важность объяснений (explanations)
Использование дополни-тельной информации
Современные тренды в практике построения рекомендательных систем	7	2	0	2	5	
Тема 12. Сложность алгоритмов, переобучение, смещение и разброс

Проблема обобщения
Переобучение
Недообучение
Сложность алгоритмов
Смещение и разброс
Способы борьбы с переобучением	7	2	0	2	5	
Промежуточная аттестация: зачет	17				17	
Итого	108	26	0	26	82	

7. Фонд оценочных средств (ФОС) для оценивания результатов обучения по дисциплине (модулю)
7.1. Типовые контрольные задания или иные материалы для проведения текущего контроля успеваемости.
Вопросы и задания по лекциям
Тест 1 (с указанием правильных ответов)
Случайная величина принимает значение из отрезка [0,1], её плотность линейная функция на этом отрезке, в нуле обращается в ноль. Чему равно матожидание с.в.? Совет: здесь и ниже, кроме аналитического решения напишите на Python программу для оценки названных параметров.
0
1/2
* 2/3
3/4
4/5
1

Чему равна мода этой с.в.?
0
1/2
2/3
3/4
4/5
* 1
нет правильного ответа

Чему равна медиана этой с.в.?
0
1/2
2/3
3/4
4/5
1
* нет правильного ответа

Чему равна дисперсия этой с.в.?
1/18

Предположим, что в задаче бинарной классификации с одним признаком объекты класса 1 распределены так, как описано выше, а объекты класса 0 распределены равномерно на отрезке [0,1]. Оба класса равновероятны. Какой оптимальный порог для отнесения объектов к классу 1 (выше него считаем, что они из класса 1), если оба класса равновероятны?
1/3
* 1/2
2/3
3/4
4/5
Что лучше использовать для определения монотонной зависимости между переменными?
Корреляционный коэффициент Пирсона
* Коэффициент корреляции Спирмена
оценку ММП (MLE)

Парзеновский подход используется для
 параметрического оценивания плотности
* непараметрического оценивания плотности
оценки плотности смеси распределений

Чему равна оценка плотности в точке 1.5 для выборки {1, 2, 3} парзеновским методом с треугольным ядром (радиус основания ядра 1)?
0
1/6
* 1/3
2/3
1
нет правильного ответа

Пусть случайная величина равна сумме двух равномерно распределённых величин на отрезке [0,1]. Как выглядит её плотность распределения?
«колокольчик»
* треугольник
трапеция
прямоугольник

К чему стремится угол между соседними диагоналями n-мерного гиперкуба при увеличении размерности?
* 0
pi/4
pi/2
нет правильного ответа

Запишите сумму квадратов сингулярных чисел для матрицы [[0,1], [0,1]].
2

При минимизации функции x^2 методом градиентного спуска с темпом 1.0 и начальной точкой 1.0, какая будет оценка argmin после 4й итерации?
1

Выберете верные фразы:
+ в SGD случайный порядок объектов
+ SGD может использоваться при онлайн-оптимизации (обучении)
+ SGD может использоваться для минимизации суммы ошибок на объектах моделей классификации / регрессии
SGD – метод оптимизации второго порядка
SGD – это метод условной оптимизации

Решите задачу условной оптимизации: x^2 + y^2 -> min при условии x+2y>=1 (ответ - значение функции в точке минимума).
0.2

Тест 2. Тема «метрические и линейные алгоритмы»
Дана обучающая выборка в однопризнаковой задаче бинарной классификации. Объекты первого класса – {0, 4, 4.5}, второго – {3, 7, 8}. Какая оценка точности алгоритма 1NN методом LOO(leave-one-out)? Ответ умножьте на 6.
4

В предыдущей задаче оцените точность алгоритма ближайшего центроида.
4

Что такое ленивый алгоритм (Lazy learner)?
- медленно классифицирует
+ не формирует модель описания данных во время обучения
- синоним для алгоритма kNN
- который по умолчанию не использует метод предсказания меток (predict)

Задачу регрессии можно решать с помощью (выбрать все верные варианты)
+ kNN
+ метода Надарая-Ватсона
- метода логистической регрессии

Какие расстояния численно наибольшие для пары точек (1,1) и (2,2):
- Евклидово
- Чебышева
+ Манхэттенское

В регуляризации по Тихонову:
+ к оптимизируемому функционалу добавляется специальное слагаемое
- вводится ограничение на норму вектора-решения
- оптимизируемый функционал оценивается сверху

В гребневой регрессии (выберите верные утверждения)
+ Используется регуляризация по Тихонову
+ матрица Грамма в псевдообратной становится невырожденной
– происходит гарантированное зануление элементов вектора решения
– происходит гарантированная селекция признаков

Выберите верные фразы:
+ Для селекции признаков можно использовать LASSO
+ Устойчивая регрессия (Robust Regression) хороша в задаче с выбросами
-  В логистической регрессии минимизируют среднее квадратичное отклонение ответов модели от истинных меток
– решение линейной регрессии робастно (устойчиво к выбросам)

Тест 3. Тема «Деревья и контроль».

Что особенного в деревьях решений вида «oblique decision trees»?
- ограничение на глубину
- использование предварительной обрезки (pre-pruning)
+ специальный предикат ветвления
- возможность распараллеливания при построении

Почему при построении дерева используют рекурсивную жадную стратегию?
- алгоритма оптимизации не существует
+ задача построения оптимального дерева очень сложна (в одном частном случае это NP-полная проблема)
- это, как правило, быстрее градиентного спуска

Рассмотрим 10 объектов, если их упорядочить по первому признаку, то их метки будут чередоваться следующим образом: [0,0,1,0,1,0,1,1,1,0]. Найдите максимальное значение критерия расщепления Missclassification criteria.
0.2

В предыдущей задаче найдите максимальное значение критерия расщепления Gini (основанного на мере неоднородности Gini).
0.125
В предыдущей задаче найдите максимальное значение энтропийного критерия расщепления. Ответ округлите до первой цифры после запятой (например, 0.1).
 0.2

Отметьте верные утверждения:
+ Обрезку (post-pruning) используют крайне редко
+ Деревья особенно эффективны в ансамбле
+ Деревья – нестабильный (неустойчивый) алгоритм
- Деревья часто используют для экстраполяции

Что такое C5.0?
+ алгоритм построения деревьев решений
- специальный критерий расщепления
- запатентованный способ обрезки деревьев
- метод регуляризации при построении деревьев

Пусть есть категориальный признак со значениями [A, A, B, B, C, C, D, D], с целевыми значениями [2, 0, 2, 8, 3, 5, 0, 4]. Какое будет расщепление со стандартным критерием, использующим дисперсию?
- A, B | C, D
- A, C | B, D
+ A, D | B,C
- A | C, B, D
- A, B, C | D

Что из перечисленного можно использовать для выбора модели (Model Selection):
+ бутстреп
- регуляризацию
+ разбиение на фолды

Пусть по транзакциям пользователя мы предсказываем его покупательскую активность в следующем методе. Какие способы контроля следует выбрать (в данных – статистика по всем клиентам банка)?
- LOOCV
+ out of time
+ out of sample

Кривые обучения (Learning Curves) могут
+ оценить достаточность объёма выборки
+ оценить, не слишком ли простая модель использована
- подобрать оптимальные значения всех параметров
+ оценить переобучение алгоритма
Пусть дана выборка целевых значений: 1, 3, 2, 1 (упорядочено по времени получения меток).  Используется модель константных алгоритмов (ответ равен среднему по всем меткам обучения). Функция ошибки – MAE (средний модуль отклонения). Чему равна средняя ошибка при контроле по времени (Out-of-time)?
1

В предыдущей задаче – чему будет равна ошибка LOOCV (контроля по одному)?
1
Пример практического задания
Задача машинного обучения с реальными данными, выложенная на https://inclass.kaggle.com/c/dayofweek/
Описание
Для 300000 пользователей дана статистика посещений ресурса за 1099 дней. Необходимо предсказать день недели следующего визита.
Метрика качества
Используется простой процент правильных ответов. Например,
performance([1,2,2,7], [3,2,2,7]) = 0.75
Формат ответа
В загружаемом файле по строкам перечислены идентификаторы пользователей и номера дней их первых визитов по версии вашего алгоритма:
id,nextvisit
1, 7
Данные
В файле train.csv перечислены даты визитов пользователей. Каждая строка - информация по одному пользователю. Сначала идёт id, потом через пробел номера дней, когда были визиты. Нумерация идёт от некоторого фиксированного момента. Номера могут быть от 1 до 1099 (т.е. статистика охватывает период примерно 3 года). Первый день в нумерации - понедельник.
Необходимо предсказать день недели первого визита после 1099го дня, т.е. для каждого пользователя вычислить
0 - нет визита
1 - понедельник
2 - вторник
3 - среда
4 - четверг
5 - пятница
6 - суббота
7 - воскресенье
Данные в просмотрщике платформы inclass.kaggle

Пройденные темы (варианты вопросов для возможного устного опроса)
•	Терминология: Наука о данных (Data Sciense), Статистика (Statistics), Искусственный интеллект (Artificial Intelligence), Анализ данных (Data Mining), Машинное обучение (Machine learning), Большие данные (Big Data)
•	Обучение с учителем (с размеченными данными / метками): целевая функция, объект, метка, классификация, прогнозирование
•	Пространство объектов, признаковое пространство, извлечение признаков, визуализация задач
•	Функции ошибки, эмпирический риск, обучающая выборка, задачи оптимизации в обучении, обобщающая способность
•	Модель алгоритмов, алгоритм, обучение, схема решения задачи машинного обучения
•	Обучение без учителя /  c неразмеченными данными, обучение c частично размеченными данными, трансдуктивное обучение
•	Обучение с подкреплением, структурный вывод, активное обучение, онлайн-обучение, Transfer Learning, Multitask Learning, Feature Learning
•	Математика в машинном обучении: бритва Оккама, теорема о бесплатном сыре, футбольный оракул, теория информации, проклятие размерности, сингулярное разложение матрицы (SVD), матричное дифференцирование
•	Сведения из ТВиМС: задание распределений, средние и отклонения, условная плотность, маргинализация и обуславливание, точечное оценивание, оценка максимального правдоподобия, дивергенция Кульбака-Лейблера, ковариация и корреляция, нормальное распределение, центральная предельная теорема
•	Оценка плотности: гистограммный подход, Парзеновский подход
•	Оптимизация: методы безусловной оптимизации, нулевого порядка, первого порядка, второго порядка, метод градиентного спуска в машинном обучении, стационарные точки, метод Ньютона, квази-ньютоновские методы, оптимизация с ограничениями
•	Градиентный спуск, наискорейший градиентный спуск, стохастический градиентный спуск, обучение: Пакетное, онлайн, по минибатчам
•	Метрические алгоритмы (distance-based), ближайший центроид (Nearest centroid algorithm), подход, основанный на близости, kNN в задаче классификации / регрессии, обоснование 1NN, ленивые (Lazy) и нетерпеливые (Eager) алгоритмы
•	Весовые обобщения kNN, регрессия Надарая-Ватсона
•	Различные метрики: Минковского, Евклидова, Манхэттенская, Махалонобиса, Canberra distance, Хэмминга, косинусное, расстояние Джаккарда, DTW, Левенштейна, приложения метрического подхода: нечёткий матчинг таблиц, Ленкор, в DL, классификация текстов, эффективные методы поиска ближайших соседей
•	Линейные методы: линейная регрессия, обобщённая линейная регрессия, проблема вырожденности матрицы, регуляризация, основные виды регуляризации, гребневая регрессия (Ridge Regression), LASSO (Least Absolute Selection and Shrinkage Operator), Elastic Net
•	Селекция признаков, ошибка с весами, устойчивая регрессия (Robust Regression)
•	Линейные скоринговые модели в задаче бинарной классификации, логистическая регрессия, Probit-регрессия, многоклассовая логистическая регрессия
•	Линейный классификатор, персептрон, оценка функции ошибок через гладкую функцию
•	Деревья решений (СART), предикаты / ветвления, птветы дерева, критерии расщепления в задачах классификации: Missclassification criteria, энтропийный, Джини, критерии остановки при построении деревьев, проблема переобучения для деревьев, подрезка (post-pruning), классические алгоритмы построения деревьев решений: ID3, C5.0
•	Важности признаков, проблема пропусков (Missing Values), категориальные признаки, сравнение: деревья vs линейные модели
•	Проблема контроля качества, выбора модели (Model Selection) в широком смысле, правила разбиения выборки, кривые обучения (Learning Curves)
•	перебор параметров
•	Отложенный контроль (held-out data, hold-out set), скользящий контроль (cross-validation), бутстреп (bootstrap), контроль по времени (оut-of-time-контроль), локальный контроль
•	Ансамбли алгоритмов: примеры и обоснование, комитеты (голосование) / усреднение, бэгинг, кодировки / перекодировки ответов, ECOC

Вариант теста для письменного зачёта (с указанием правильных ответов).
Пусть случайная величина равна сумме двух независимых равномерно распределённых величин, одна – на отрезке [0,1], вторая – на отрезке [0,2]. Как выглядит её плотность распределения?
«колокольчик»	треугольник	трапеция	прямоугольник	

В предыдущей задаче пусть указанные распределения – распределения классов 0 и 1 в задаче бинарной классификации. Оба класса равновероятны. Какая вероятность, что объект x=1 принадлежит классу 0?
1/2	2/3	3/4	1	

При минимизации функции x^2 методом градиентного спуска с темпом 0.5 и начальной точкой 1.0, какая будет оценка argmin после 1й итерации?
– 0.5	0	0.5	1	

Выберите верные фразы
Для селекции признаков обычно используют L2-регуляризацию	Логистическая регрессия – ленивый алгоритм	
Евклидово расстояние – частный случай расстояния Махалонобиса	С помощью персептронного алгоритма можно решать системы линейных уравнений	

Чему рано максимальное значение MC (Missclassification criteria)?
0	0.5	e	1	

Пусть дана выборка целевых значений: 1, 2, 3 (упорядочено по времени получения меток).  Используется модель константных алгоритмов (ответ равен среднему по всем меткам обучения). Функция ошибки – MAE (средний модуль отклонения). Чему равна средняя ошибка при контроле LOOCV (контроля по одному)?
0.5	2/3	1	3/2	

В каком ансамбле следует использовать неустойчивые модели?
бэгинг	случайные леса	бустинг	ECOC	

 Что происходит при увеличении числа деревьев в градиентном бустинге (отметьте все варианты)?
ошибка на обучении падает	ошибка на контроле падает	ошибка на обучении возрастает	ошибка на контроле возрастает	

В течение семестра студенты пишут онлайн-тесты и выполняют практические задания на решение задач машинного обучения. Для получения зачёта «автоматом» необходима сдача в срок всех промежуточных заданий. На тест по темам последних лекций (1-2) даётся 1 неделя, на практическое задание - 2-4 недели. В течение семестра студенты должны пройти 4 теста (результат не важен) и сделать 2 практических задания (необходимо превзойти «бенчмарк» – базовое решение). По практическому заданию необходимо предоставить код написанной программы (иногда в виде т.н. публичного кернела на платформе inclass.kaggle.com). Не получившие зачёт-автоматом сдают зачёт письменно, вариант зачёта – см. выше варианты заданий.

ШКАЛА И КРИТЕРИИ ОЦЕНИВАНИЯ результатов обучения (РО) по дисциплине (модулю)  
	
Оценка
РО и
соответствующие виды оценочных средств 	2	3	4	5	
Знания
Зачёт, тесты	Отсутствие знаний	Фрагментарные знания	Общие, но не структурированные знания	Сформированные систематические знания	
Умения
Зачёт, тесты	Отсутствие умений	В целом успешное, но не систематическое умение	В целом успешное, но содержащее отдельные пробелы умение (допускает неточности непринципиального характера)	Успешное и систематическое умение	
Навыки 
(владения, опыт деятельности)
Зачёт, тесты	Отсутствие навыков (владений, опыта)	Наличие отдельных навыков (наличие фрагментарного опыта)	В целом, сформированные навыки (владения), но используемые не в активной форме	Сформированные навыки (владения), применяемые при решении задач	

Соответствие результатов обучения и компетенций, в развитии которых участвует дисциплина (модуль)
	
Результаты обучения	Компетенция, с частичным формированием которой связано достижение результата обучения	
Знать:
основные принципы решения задач машинного обучения и анализа данных
Уметь:
 создавать алгоритмические модели типовых задач, проводить спецификацию задачи, реализовывать программы на алгоритмических языках высокого уровня, интерпретировать полученные результаты
Владеть:
пониманием методов построения машинного обучения и анализа данных	

ПК-2.Б	

8. Ресурсное обеспечение:

Основная литература (есть в электронном виде)
1)	Дьяконов А.Г. Практикум на ЭВМ кафедры математических методов прогнозирования (системы WEKA, RapidMiner и MatLab): Учебное пособие. – М.: Издательский отдел факультета ВМиК МГУ им. М.В. Ломоносова; МАКС Пресс, 2010. – 133с.: ил. (ISBN 978-5-89407-432-0)
2)	Дьяконов А.Г. Практикум на ЭВМ кафедры математических методов прогнозирования (логические игры, обучение по прецедентам): Учебное пособие. – М.: Издательский отдел факультета ВМиК МГУ им. М.В. Ломоносова; МАКС Пресс, 2010. – 164с.: ил. (ISBN 978-5-89407-431-3)
3)	К.В. Воронцова Лекции по курсу «Машинное обучение»
http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%28%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D0%B9%2C_%D0%9A.%D0%92.%D0%92%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%BD%D1%86%D0%BE%D0%B2%29
4)	В.В.Китов Лекции по курсу «Математические методы распознавания образов» http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D0%BE%D0%B7%D0%BD%D0%B0%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BE%D0%B2_%28%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D0%B9%2C_%D0%92.%D0%92.%D0%9A%D0%B8%D1%82%D0%BE%D0%B2%29
5)	Виктор Майер-Шенбергер и Кеннет Кукьер Большие данные: Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим, Изд-во. МИФ.

Дополнительная литература:

1.	Тихонов А.Н., Васильева А.Б., Свешников А.Г Дифференциальные уравнения. М.: Наука,  1985. 
2.	Петровский И.Г. Лекции по теории обыкновенных дифференциальных уравнений. М.: МГУ, 1984. 
3.	Понтрягин Л.С. Обыкновенные дифференциальные уравнения. М.: Наука, 1982.
4.	Эльсгольц Л.Э. Дифференциальные уравнения и вариационное исчисление. М.: Эдиториал УРСС, 2002.

Информационные справочные системы:

https://github.com/Dyakonov/MLDM/ (основная страница курса, выложены слайды)
https://inclass.kaggle.com/ (платформа для проведения соревнований среди студентов)
https://docs.google.com/forms/ (платформа для выкладывания онлайн-тестов)

Материально-техническкое обеспечение:
Программное обеспечение для подготовки слайдов лекций MS Word
Программное обеспечение для создания и просмотра pdf-документов Adobe Reader
Издательская система LaTeX
Язык программирования Python и среда разработки Jupiter Notebook (вместе с библиотеками numpy, matplotlib, scikit-learn, pandas)

Для преподавания дисциплины требуется ноутбук, класс с возможностью демонстрации слайдов лекций (и докладов студентов). 

9. Язык преподавания - русский.

10. Преподаватели:		профессор факультета ВМК МГУ А.Г. Дьяконов

11. Авторы программы:	профессор факультета ВМК МГУ А.Г. Дьяконов