The post has been translated automatically. Original language: Russian Russian
In the domain of Data Science, our curriculum encompassed an array of machine learning models, including Logistic Regression (across its three types: binary, multinomial, and ordinal). Through hands-on exercises and interactive sessions, students gained a profound understanding of fundamental concepts such as confusion matrices, accuracy, precision, and the intricacies of various classification algorithms. These algorithms included Logistic Regression, Naive Bayes, K-nearest Neighbors, Decision Trees, Random Forests, and Support Vector Machines. Additionally, we delved into understanding errors in model performance, exploring concepts like bias versus variance, overfitting, underfitting, learning curves, regularization, and optimization techniques.
Within the sphere of Natural Language Processing (NLP), students were immersed in language modeling techniques. Detailed discussions were held on the Logistic Regression model, elucidating its background in both generative and discriminative classifiers. Learning was centered around understanding Cross-Entropy Loss and applying Stochastic Gradient Descent for model optimization.
Lessons were delivered through a combination of lectures, interactive discussions, practical exercises, and hands-on projects. Real-world case studies and examples were integrated into the curriculum to provide practical insights and foster critical thinking skills. Moreover, students had access to supplementary resources, including reading materials, online tutorials, and coding exercises, to deepen their understanding and reinforce their learning.
This comprehensive approach ensured that students not only grasped theoretical concepts but also developed practical skills necessary for a successful career in the dynamic fields of information technology and digital technologies. Our collaboration with Astana Hub played a pivotal role in providing a supportive environment and networking opportunities for students to thrive and grow as future technology leaders in Kazakhstan.
В области науки о данных наша учебная программа включала множество моделей машинного обучения, включая логистическую регрессию (в трех ее типах: бинарную, мультиномиальную и порядковую). Благодаря практическим упражнениям и интерактивным сессиям студенты получили глубокое понимание фундаментальных концепций, таких как матрицы путаницы, точность, прецизионность и тонкости различных алгоритмов классификации. Эти алгоритмы включали логистическую регрессию, наивный Байес, K-ближайших соседей, деревья решений, случайные леса и машины опорных векторов. Кроме того, мы углубились в понимание ошибок в работе модели, исследуя такие понятия, как смещение в сравнении с дисперсией, переобучение, недостаточное соответствие, кривые обучения, регуляризация и методы оптимизации.
В области обработки естественного языка (NLP) студенты были погружены в методы языкового моделирования. Были проведены подробные обсуждения модели логистической регрессии, разъясняющие ее предпосылки как в генеративном, так и в дискриминативном классификаторах. Обучение было сосредоточено на понимании потери перекрестной энтропии и применении стохастического градиентного спуска для оптимизации модели.
Уроки проводились в виде сочетания лекций, интерактивных дискуссий, практических упражнений и практических проектов. Тематические исследования и примеры из реальной жизни были включены в учебную программу, чтобы дать практическую информацию и развить навыки критического мышления. Кроме того, студенты имели доступ к дополнительным ресурсам, включая материалы для чтения, онлайн-руководства и упражнения по программированию, чтобы углубить свое понимание и закрепить полученные знания.
Такой комплексный подход гарантировал, что студенты не только усвоили теоретические концепции, но и развили практические навыки, необходимые для успешной карьеры в динамично развивающихся областях информационных и цифровых технологий. Наше сотрудничество с Astana Hub сыграло ключевую роль в обеспечении благоприятной среды и возможностей для налаживания контактов для студентов, которые могут преуспевать и расти как будущие технологические лидеры в Казахстане.
More from this author
Share
Developing skills in Machine Learning and Statistics: An overview of the second module
8
0
2324
Share
Share
Up the Skill Ladder: In-Depth Study of Data Science and NLP in the Third Module of SDU IT PARK
2
0
1185
