Машинное обучение. Искусственные нейронные сети и генетические алгоритмы

Курс посвящен рассмотрению современных адаптивных методов анализа данных, т.е. таких методов, которые в работе с данными опираются не на априорные знания об исследуемом объекте и заранее разработанные модели, а исключительно на свойства самих данных, описывающих объект. Подобные алгоритмы обучаются на примерах, что делает их похожими на живые системы, изучение которых и привело к возникновению большинства рассматриваемых алгоритмов. Подобный подход позволяет с успехом решать задачи прогнозирования, оценки, классификации (распознавания), кластеризации данных из самых разнообразных областей человеческой деятельности: от науки и техники до экономики и бизнеса, от естественных до гуманитарных областей знания. Именно по этой причине массовый интерес к подобным технологиям, возникший к середине 90-х годов после получения множества ценных результатов, как в развитии самих алгоритмов, так и в их использовании, не спадает уже многие годы.