Не так давно получил распространение термин «большие данные», обозначивший новую прикладную область — поиск способов автоматического быстрого анализа огромных объёмов разнородной информации. Наука о больших данных ещё только оформляется, но уже сейчас она очень востребована — и в будущем будет востребована только больше.

С её помощью можно решать невероятные задачи: оценивать состояние печени по кардиограмме, предсказывать зарплату по описанию вакансии, предлагать пользователю музыку на основании его анкеты в интернете. Большими данными может оказаться что угодно: результаты научных экспериментов, логи банковских транзакций, метеорологические наблюдения, профили в социальных сетях — словом, всё, что может быть полезно проанализировать. Самым перспективным подходом к анализу больших данных считается применение машинного обучения — набора методов, благодаря которым компьютер может находить в массивах изначально неизвестные взаимосвязи и закономерности. На факультете компьютерных наук ВШЭ и в Школе анализа данных есть люди, активно использующие машинное обучение и разрабатывающие новые подходы к нему. Именно они — преподаватели этого курса. Вы изучите основные типы задач, решаемых с помощью машинного обучения — в основном речь пойдёт о классификации, регрессии и кластеризации. Узнаете об основных методах машинного обучения и их особенностях, научитесь оценивать качество моделей — и решать, подходит ли модель для решения конкретной задачи. Наконец, познакомитесь с современными библиотеками, в которых реализованы обсуждаемые модели и методы оценки их качества. Для работы мы будем использовать реальные данные из реальных задач.

Авторы и лекторы курса: Константин Вячеславович Воронцов
один из ведущих российских учёных в области машинного обучения и прикладной статистики. В 2010 году защитил докторскую диссертацию на тему «Комбинаторная теория надёжности обучения по прецедентам». Разработал один из наиболее популярных в России курсов по машинному обучению, который сейчас читает в "Школе анализа данных Яндекса и Московском физико-техническом институте. Профессор факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ. Среди научных интересов Константина Вячеславовича — анализ текстов и информационный поиск, тематическое моделирование, теория обобщающей способности и биоинформатика.
Язык курса: русский
Страница курса: https://www.coursera.org/learn/vvedenie-mashinnoe-obuchenie#instructors
Добавить отзыв
  • Комментарии не найдены