Машинное обучение и большие данные

Машинное обучение – это реализация анализа данных, не используя четких детерминированных алгоритмов. За последнее десятилетие машинное обучение было реализовано в беспилотных автомобилях, распознавании речи, эффективных поисковых системах и т.д. На данный момент машинное обучение прочно вошло в повседневную жизнь.

В рамках компетенции применяются наиболее эффективные алгоритмы машинного обучения, реализуется опыт их практического применения. Рассматривается применение машинного обучения к практическим новым задачам, требующим быстрого и эффективного решения.

Компетенция охватывает следующие направления машинного обучения:

• Обучение с учителем
• Обучение без учителя
• Обучение с подкреплением
• Ансамблевые методы
• Нейронные сети и глубокое обучение

В решении конкурсных заданий требуется применять алгоритмы машинного обучения на практике, включая методы Data Science для анализа и моделирования признаков, методы Data Mining для исследования и подготовки данных, а также методы классического программирования для практического решения прикладных задач.

Благодаря большому практическому опыту работы с большими данными, накопленному в индустрии, а также инструментам и системам, появилась возможность применения этого опыта для решения широкого круга задач.

Используя современные инструментальные средства можно выполнить прогнозирование моделирования и использовать графику для моделирования проблем. Эта компетенция формирует навыки корректной обработки данных, эффективного обмена данными и проведения базовой разведки больших сложных наборов данных.