2024/2025
Индустриальный курс
Статус:
Маго-лего
Когда читается:
2 модуль
Охват аудитории:
для своего кампуса
Язык:
русский
Кредиты:
3
Программа дисциплины
Аннотация
Курс "ML System Design" посвящён практическим знаниям и навыкам, необходимых для проектирования и разработки масштабируемых систем машинного обучения. Слушатели курс получат интерактивный фреймворк для разработки надёжных, масштабируемых, развертываемых ML-систем
Цель освоения дисциплины
- Понимать концепцию систем машинного обучения и их дизайна
- Проектировать дизайн-схему систем машинного обучения
Планируемые результаты обучения
- Студент проектирует дизайн-схему систем машинного обучения
- Продумывает и прорабатывает весь цикл разработки моделей машинного обучения.
Содержание учебной дисциплины
- Введение в дизайн систем машинного обучения
- Датасеты и инжиринг признаков
- Выбор моделей и обучение моделей
- Оценка моделей
- Диагностика проблем и мониторинги ML-систем
- Деплой ML-моделей
- Инфраструктура для машинного обучения и ML-платформы
Элементы контроля
- Домашнее заданиеПредставляет собой небольшую текстовую работу и блок-схему, в которых надо отразить пройденный материал на примере предложенных ML-задач. Допустимы инициативные темы.
- Итоговые проектПредставляет собой расширенную версию ДЗ по проблеме, отличной от ДЗ, с проработкой всех вопросов, рассмотренных на курсе
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Richert, W., & Coelho, L. P. (2013). Building Machine Learning Systems with Python. Birmingham: Packt Publishing. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=619996
Рекомендуемая дополнительная литература
- Inge, R., & Leif, J. (2017). Machine Learning : Advances in Research and Applications. Hauppauge, New York: Nova Science Publishers, Inc. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1652565
- Introduction to machine learning, Alpaydin, E., 2020