2024/2025
Машинное обучение в экономике и бизнесе
Статус:
Маго-лего
Когда читается:
1, 2 модуль
Охват аудитории:
для всех кампусов НИУ ВШЭ
Язык:
русский
Кредиты:
6
Контактные часы:
32
Программа дисциплины
Аннотация
В настоящее время одними из наиболее популярных и моделей машинного обучения являются нейронные сети, а точнее трансформеры. В рамках курса расссмотрены области применения трансформеров, основные инструменты работы с ними, а также границы их применения. Курс дает студентам понимание того, какие бизнес-задачи можно решить с данной модели машинного обучения. По итогам курса студенты научатся определять, какие бизнес-задачи можно эффективно решать с помощью трансформеров, смогут собрать пайплайн для решения и создать приложение для демонстрации результатов.
Цель освоения дисциплины
- • Знает стурктуру и размеры рынка AI • Знает суть работы механизма внимания • Умеет пользоваться библиотекой transformers • Умеет собирать пайплайн для решения задач из CV, NLP, Audio, Multi-modal • Умеет создавать приложение для демонстрации результатов работы пайплайна
Планируемые результаты обучения
- • Знает структуру и размеры рынка AI
- • Знает суть работы механизма внимания
- • Умеет пользоваться библиотекой transformers
- • Умеет собирать пайплайн для решения задач из CV, NLP, Audio, Multi-modal
- • Умеет создавать приложение для демонстрации результатов работы пайплайна
Содержание учебной дисциплины
- Тема 1. Обзор рынка AI.
- Тема 2. Знакомство с трансформерной архитектурой.
- Тема 3. Основные инструменты работы с трансформерами.
- Тема 4. Пайплайны работы с трансформерами.
- Тема 5. Сервинг и мониторинг моделей.
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Choudhury, P., Allen, R. T., & Endres, M. G. (2021). Machine learning for pattern discovery in management research. Strategic Management Journal (John Wiley & Sons, Inc.), 42(1), 30–57. https://doi.org/10.1002/smj.3215
Рекомендуемая дополнительная литература
- Платонов, А. В. Машинное обучение : учебное пособие для вузов / А. В. Платонов. — Москва : Издательство Юрайт, 2022. — 85 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-15561-7. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/508804 (дата обращения: 28.08.2023).