Машинное обучение на больших данных

И исследователи в лабораториях, и инженеры в больших корпорациях бьются над одной задачей — получить наиболее точную предсказательную модель по имеющимся данным. Эту задачу можно решить, используя современные методы из области машинного обучения. К сожалению, когда данных становится слишком много, классические алгоритмы становятся неэффективными или перестают работать вовсе. В этом онлайн-курсе мы рассмотрим основные проблемы, которые возникают при попытке обучить машину на больших данных, и методы их решения. Изучим подходы для эффективной разметки данных, модификации в классических алгоритмах, которые позволяют им эффективно работать, а также наиболее популярные инструменты для решения задач интеллектуального анализа данных.

Организация процесса разметки собранных данных Базовые приемы для масштабирования моделей машинного обучения Специальные приемы для построения рекомендательных моделей и моделей обработки естественного языка Подходы для масштабирования нейронных сетей