Спортивный анализ данных - + конспект от YandexGPT

Спортивный анализ данных - 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.