Наукові послуги

Кафедра інформатики і комп'ютерних наук надає широкий спектр наукових послуг в галузі Data Science, Deep Learning та Machine Learning. Ці послуги включають:

Конкретні послуги кафедри в галузі Data Science:

  • Побудова та аналіз статистичних моделей: Кафедра може надати консультації та допомогу у побудові та аналізі статистичних моделей. Це може включати допомогу у виборі правильного типу моделі, зборі даних, очищенні даних та оцінці моделі.
  • Машинне навчання: Кафедра може надати консультації та допомогу у розробці та використанні алгоритмів машинного навчання. Це може включати допомогу у виборі правильного алгоритму, навчанні алгоритму та оцінці його продуктивності.
  • Візуалізація даних: Кафедра може надати консультації та допомогу у візуалізації даних. Це може включати допомогу у виборі правильного методу візуалізації, створенні візуалізацій та їхньому інтерпретуванні.
  • Big Data: Кафедра може надати консультації та допомогу у роботі з великими наборами даних. Це може включати допомогу у зборі, очищенні та аналізі великих наборів даних.
  • Data mining: Кафедра може надати консультації та допомогу у виявленні закономірностей у даних. Це може включати допомогу у виборі правильного методу Data mining, навчанні алгоритму та оцінці його продуктивності.
  • Data warehousing: Кафедра може надати консультації та допомогу у створенні та використанні сховищ даних. Це може включати допомогу у виборі правильного типу сховища даних, проектуванні сховища даних та його використанні.

Конкретні послуги кафедри в галузі Deep Learning:

  • Теорія та архітектури глибинного навчання: Кафедра може надати консультації та допомогу у розумінні теорії та архітектур глибинного навчання. Це може включати допомогу у виборі правильного типу мережі, проектуванні мережі та її навчанні.
  • Практичне застосування глибинного навчання: Кафедра може надати консультації та допомогу у практичному застосуванні глибинного навчання. Це може включати допомогу у виборі правильного завдання, навчанні моделі та оцінці її продуктивності.
  • Розробка нових алгоритмів глибинного навчання: Кафедра може надати консультації та допомогу у розробці нових алгоритмів глибинного навчання. Це може включати допомогу у виборі правильного підходу, реалізації алгоритму та його оцінці.
  • Перевірка та оцінка моделей глибинного навчання: Кафедра може надати консультації та допомогу у перевірці та оцінці моделей глибинного навчання. Це може включати допомогу у виборі правильних метрик, оцінці моделі на тестових даних та порівнянні моделей.

Конкретні послуги кафедри в галузі Machine Learning:

  • Теорія та методи машинного навчання: Кафедра може надати консультації та допомогу у розумінні теорії та методів машинного навчання. Це може включати допомогу у виборі правильного алгоритму, навчанні алгоритму та оцінці його продуктивності.
  • Практичне застосування машинного навчання: Кафедра може надати консультації та допомогу у практичному застосуванні машинного навчання. Це може включати допомогу у виборі правильного завдання, навчанні моделі та оцінці її продуктивності.
  • Розробка нових алгоритмів машинного навчання: Кафедра може надати консультації та допомогу у розробці нових алгоритмів машинного навчання. Це може включати допомогу у виборі правильного підходу, реалізації алгоритму та його оцінці.
  • Перевірка та оцінка моделей машинного навчання: Кафедра може надати консультації та допомогу у перевірці та оцінці моделей машинного навчання. Це може включати допомогу у виборі правильних метрик, оцінці моделі на тестових даних та порівнянні моделей.