Метою вивчення дисципліни є формування у майбутніх фахівців знань та вмінь застосування сучасних методів та засобів розробки, дослідження та використання сучасних технологій обробки даних для вирішення задач класифікації, регресійного аналізу, прогнозування та ухвалення рішень.

Основні завдання.

Засвоєння теоретичних знань:

- теоретичних основ базових технологій машинного навчання;

- методів, алгоритмів роботи, засобів реалізації та технологій налагодження систем обробки даних з використанням технологій обчислювального інтелекту;

- сучасних програмних засобів реалізації технологій машинного навчання.

Набуття умінь:

- обґрунтовано вибирати конкретні технології та алгоритми машинного навчання при розв’язані відповідних практичних задач;

- здійснювати підготовку та первинну обробку даних для побудови моделей систем методами машинного навчання;

- вирішувати задачі автоматизації підтримки рішень, розпізнавання образів, діагностики, класифікації, оптимізації та аналізу даних методами машинного навчання;

- засвоїти технологію реалізації методів машинного навчання в середовищі Google Colab/Jupyter Notebook із застосуванням бібліотек Python.