Спортивный анализ данных - 15.02.2024 + конспект от YandexGPT

Спортивный анализ данных - 15.02.2024 + конспект от YandexGPT

00:02 Введение

• Лекции и практики будут совмещены, основная часть будет лекционной.
• Будут проводиться опросы и тесты для проверки знаний.

01:00 Теория и практика

• Теория будет занимать около 20-30% времени, остальное - практика.
• Будут изучаться различные модели, их применение и оптимизация.

07:04 Анализ данных и инженерия

• Будут рассмотрены различные методы анализа данных, включая разведывательный анализ, визуализацию, инжиниринг данных и анализ выбросов.
• Будут изучены инструменты для автоматизации и оптимизации кода.

13:06 Оценка качества модели и метрики

• Будут изучены различные метрики качества модели, включая полноту, точность и баланс.
• Будут обсуждаться различные задачи и их метрики, которые будут использоваться на итоговой проверке.

14:53 Обзор машинного обучения

• В этом семестре планируется изучение базовых алгоритмов машинного обучения, таких как линейная регрессия, деревья решений, градиентный бустинг и другие.
• Будут рассмотрены методы предварительной обработки данных, такие как нормализация и заполнение пропусков.

18:24 Анализ данных и пост-анализ

• В следующем семестре планируется изучение анализа данных и пост-анализа, включая проверку значимости признаков и анализ результатов после построения модели.
• Будут рассмотрены методы проверки качества модели и анализа ошибок.

23:25 Применение машинного обучения в различных сферах

• Машинное обучение применяется в различных сферах, включая табличные данные, текстовые данные и поиск сущностей.
• Будут рассмотрены примеры использования машинного обучения в банках, мобильных операторах и других сферах.

29:31 Генеративные сети и их применение

• Генеративные сети могут выдавать множество векторов, которые считаются ответом на запрос.
• Для повышения эффективности алгоритмов, используются строгие алгоритмы поиска по графу знаний.

30:55 Чат-боты и голосовые помощники

• Чат-боты и голосовые помощники используют нейронные сети для генерации текста и аудиодорожек.
• Под капотом этих систем часто находятся жесткие правила и логика, чтобы избежать ошибок и некорректного поведения.

35:38 Применение в медицине и промышленности

• Компьютерное зрение активно применяется в медицине для анализа снимков МРТ и в промышленности для контроля качества продукции.
• В медицине также используются методы классической обработки изображений для повышения качества детектирования опухолей и других заболеваний.

40:15 Стандарты и автоматизация

• Стандарты, такие как PMML и SEM, описывают процесс создания моделей и их использование в различных ситуациях.
• Бизнес-стандарты, такие как Cross Stand, помогают систематизировать работу дата сайентиста и автоматизировать процесс создания моделей.

44:54 Процесс работы с моделью

• В видео обсуждается процесс работы с моделью, начиная с понимания проблемы бизнеса и определения метрик для оценки эффективности модели.
• Затем следует этап подготовки данных, включающий проверку и исправление ошибок, а также понимание того, как данные собираются и обрабатываются.

51:28 Моделирование и анализ

• После подготовки данных начинается процесс моделирования и анализа, где модель обучается на основе данных и проверяется на соответствие ожиданиям.
• Если модель не соответствует ожиданиям, то необходимо вернуться к пониманию проблемы и анализу данных для определения причин и способов улучшения модели.

56:09 Внедрение и использование модели

• После успешного обучения и анализа модели, она может быть внедрена в бизнес-процессы и использоваться для принятия решений.
• В видео также обсуждаются инструменты и технологии, которые используются для работы с моделями, включая Airflow и другие инструменты для обработки данных и настройки моделей.

59:48 Обсуждение машинного обучения и аналитики данных

• Спикер обсуждает, что в последнее время наблюдается изменение в прогнозах оттока клиентов, и это может быть связано с изменением цен или инфляцией.
• Он подчеркивает, что важно понимать бизнес-процессы и контекст, в котором работают аналитики данных, и что многие аналитики недооценивают важность бизнес-знаний.

01:03:06 Разделение машинного обучения и искусственного интеллекта

• Спикер объясняет, что машинное обучение является частью искусственного интеллекта, и что оно включает в себя различные методы, такие как обучение с учителем, обучение без учителя, ансамбли и нейронные сети.
• Он также упоминает, что глубокое обучение является одним из подметодов нейронных сетей.

01:08:48 Домашнее задание и следующее занятие

• Спикер просит студентов установить Google Colab или ноутбук и зарегистрироваться на платформе Cle.
• Он также предлагает ссылку на статью о машинном обучении для тех, кто хочет получить дополнительные знания.
• Следующее занятие будет практическим, и спикер обещает начать с работы с датасетами.