Многомерные методы классификации и нейронные сети STATISTICA в задачах геологоразведки

Особенность классификации геологических объектов – большая размерность задачи, наличие до сотни разнородных предикторов, по которым следует отнести объект к определенному классу.

Цель курса

Научить слушателей эффективно использовать классические и нейросетевые методы в задачах классификации геологических объектов.

Для кого этот курс?

Данный курс подходит для пользователей разного уровня подготовки. В курсе даются необходимые теоретические знания и проводится интенсивный тренинг на STATISTICA.

Программа курса

1. Структура исходных данных, модели исходных данных

2. Визуализация и описательный анализ данных

3. Разведочный анализ данных

4. Математические основы теории классификации и распознавания образов, оптимальный байесовский классификатор

5. Понижение размерности, факторный анализ в STATISTICA

6. Классический дискриминантный анализ, обобщенный дискриминантный анализ: теория и практика применения

7. Кластерный анализ

8. Деревья классификации

9. Множественная регрессия

10. Логит-регрессия, обобщенные линейные модели

11. Принципы работы нейронных сетей. Типы и архитектуры

12. Нейронные сети в задачах классификации и регрессии

13. Нейронные сети в кластерном анализе

14. Примеры применения, кейсы StatSoft
    

15. Упражнения в программе STATISTICA

16. Вопросы и ответы

Длительность курса

14 академических часов, курс разбивается на 3 рабочих дня