ИИИ Спортивный анализ данных - 1 лекция - + конспект от YandexGPT

00:02 Введение в курс машинного обучения • Автор объясняет, что курс будет состоять из теоретических занятий и практических заданий. • Он также проведет опрос для определения уровня знаний студентов и корректировки плана обучения. 03:57 Типы данных и задачи машинного обучения • Автор объясняет, что машинное обучение может решать различные задачи, включая анализ табличных данных, анализ текста и рекомендации товаров. • Он также обсуждает различные математические и программистские методы, которые используются для обработки данных и создания моделей. 14:45 Нейронные сети и анализ данных • Обсуждение использования нейронных сетей для анализа больших объемов текста, выделения главной информации и сохранения максимума информации при потере почти всего текста. • Примеры задач, связанных с анализом текста, включая ранжирование поисковой выдачи, выявление негативных комментариев и фильтрацию токсичного контента. 19:34 Обработка изображений и видео • Обсуждение применения нейронных сетей для обработки изображений и видео, включая контроль качества продукции, анализ опухолей и выявление брака. • Примеры задач, связанных с генерацией изображений и переносом стиля, а также с анализом данных и выявлением паттернов. 28:00 Стандарты анализа данных • Обсуждение трех уровней стандартов анализа данных: бизнес, наука и машинное обучение. • Описание процесса работы с моделями и их передачи между сервисами. 29:56 Проблемы в работе с данными • В видео обсуждаются проблемы, возникающие при работе с данными, такие как непонимание между бизнесом и техническими специалистами, недопонимание метрик и целей, а также сложности с доступом к данным и их корректностью. • Упоминается, что в некоторых случаях данные могут быть неполными или содержать ошибки, что требует дополнительной работы по их исправлению и подготовке. 34:39 Процесс работы с данными • В видео подробно описывается процесс работы с данными, начиная с начального изучения и подготовки данных и заканчивая моделированием и оценкой модели. • Упоминаются различные инструменты и методы, которые могут быть использованы на каждом этапе, включая машинное обучение, нейронные сети и другие. 38:22 Внедрение и поддержка моделей • После оценки модели, она может быть внедрена в производство и поддерживаться в рабочем состоянии. • Упоминается, что модели могут проседать со временем, и их качество может снижаться, поэтому необходимо проводить мониторинг и обновление моделей. 43:59 Работа с большими данными • В видео обсуждается работа с большими данными, включая базы данных, распределенные форматы хранения, облачные системы и инструменты для обработки данных, такие как Spark. • Упоминается, что дата-сайентист может работать с различными областями, такими как математика, статистика, компьютерные науки и домены, связанные с бизнесом. 52:26 Анализ и инженерия данных • В видео также обсуждаются различные этапы анализа и инженерии данных, включая разведку, визуализацию, обработку данных, оценку качества модели и создание новых признаков. • Упоминается, что эти этапы могут быть применены к задачам классификации и регрессии, а также к соревновательным платформам для оценки уровня навыков дата-сайентиста. 57:50 Введение в машинное обучение • В этом семестре будут изучаться различные методы машинного обучения, включая классификацию, регрессию, кластеризацию, уменьшение размерности и визуализация данных. • В следующем семестре будет уделено внимание глубокому обучению и его различным разделам, таким как обучение с подкреплением и обучение без учителя. 01:06:05 Библиотеки и платформы для работы с данными • Для работы с данными будут использоваться библиотеки Pandas, Matplotlib, Seaborn и другие. • Для работы с данными на локальном компьютере рекомендуется использовать Anaconda, которая включает в себя множество библиотек для работы с данными. • Для работы на Google Colab можно использовать Google Collab, который предоставляет удобную среду для разработки и тестирования проектов. 01:12:59 Использование платформы Google Colab • В видео рассказывается о платформе Google Colab, которая позволяет работать с различными соревнованиями и обучающими материалами. • Платформа содержит множество открытых наборов данных, обучающих курсов и соревнований, которые можно использовать для расширения знаний и опыта. 01:17:03 Регистрация на платформе и домашнее задание • Преподаватель просит студентов пройти небольшой тест на платформе Google Colab и зарегистрироваться на ней. • Также он просит студентов подключить Google Colab к своему локальному компьютеру и начать использовать его для решения задач. 01:23:08 Обсуждение предыдущего опыта и пожеланий • Преподаватель интересуется, какие модели и библиотеки студенты использовали в прошлом, и просит поделиться опытом работы с Google Colab. • Он также предлагает уделить больше времени на изучение работы с пропущенными значениями и отсутствующими наборами данных, так как это является важной частью машинного обучения в реальной жизни.