Бакалавриат
2023/2024
Сбор и разметка данных для машинного обучения
Статус:
Курс по выбору (Прикладная математика и информатика)
Направление:
01.03.02. Прикладная математика и информатика
Кто читает:
Базовая кафедра Яндекс
Где читается:
Факультет компьютерных наук
Когда читается:
4-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Язык:
русский
Кредиты:
5
Контактные часы:
56
Программа дисциплины
Аннотация
В настоящее время практически любая содержательная задача, связанная с ML/AI, требует размеченных данных. Как правило, они нужны в большом количестве, а их сбор требует привлечения ручного труда. Умение проектировать архитектуру процессов сбора данных – один из востребованных и ключевых навыков для ML-инженеров. Размеченные данные необходимы не только на стадии анализа и при построении ML-моделей, но также в замкнутых производственных и продуктовых процессах (парадигма human-in-the-loop). Алиса, Поиск, Переводчик, Драйв, беспилотные автомобили, РСЯ – все эти технологии Яндекса основаны на масштабных процессах сбора и обработки данных. Курс “Сбор и разметка данных для машинного обучения” направлен на овладение навыками работы с данными для машинного обучения. Эти навыки включают в себя дизайн конвейера сбора и обработки данных, его оптимизацию под разнообразные ограничения (бюджет, качество работы модели и проч.), автоматизацию этих процессов, оценку качества работы модели и ее улучшение. Все это – интегральная часть ML/AI-решений и задачи, с которыми инженеры сталкиваются в повседневной работе. По итогам курса слушатели смогут самостоятельно реализовать полный цикл работы с данными – от сбора обучающего набора данных до проверки и поддержания качества работы модели на меняющихся данных. Программа предусматривает проведение лекционных и семинарских занятий, разбор примеров из индустрии и работу над несколькими индивидуальными проектами, основанными на реальных вызовах работы с данными. Помимо проектной работы, предполагается также выполнение и проверка домашних работ по темам лекций и семинаров. Дисциплина относится к вариативной части.