Машинное обучение в энергетике

Машинное обучение в энергетике

Дисциплина посвящена изучению основных методов машинного обучения, применяемых в задачах энергетики, и особенностям их применения.

Основные разделы рассматриваемые в курсе:

Обучение с учителем в задачах классификации и регрессии

Обучение без учителя в задачах кластеризации

Биоинспирированные алгоритмы и обучение с подкреплением в задачах оптимизации

Дополнительно в рамках курса рассматриваются технологии предварительной обработки и анализа данных.

В числе изучаемых методов МО присутствуют линейные модели, метод опорных векторов, деревья решений, байесовские методы, метод ближайших соседей, нейронные сети, ансамблевые алгоритмы, методы нечеткой логики.