Урок 1
Кратко:
- Поздравляем с окончанием темы о машинном обучении.
- В этой теме нет задач, только теория и квизы.
- Вы рассмотрите принципы, которые надо учитывать во время моделирования.
- Вы научитесь работать с типовой схемой моделирования.
- Переводить бизнес-задачи на язык машинного обучения.
- Определять, какие этапы моделирования требуют особого внимания.
- Уроки будут длиться по 15-20 минут
Чему вы научитесь¶
- работать с типовой схемой моделирования,
- переводить бизнес-задачи на язык машинного обучения,
- определять, какие этапы моделирования требуют особого внимания.
Урок 2
Кратко:
- Главное, чему вы научились за этот курс, - обучать модели МО.
- Общая схема моделирования включает этапы от работы с исходными данными до применения модели в реальных условиях.
- В этом уроке вы закрепите общую схему моделирования, остановитесь на этапах, которым уделили меньше внимани .
- Для персонализации плейлистов с помощью машинного обучения нужно предсказывать, понравится ли пользователю та или иная композиция.
- В идеальной ситуации вы ничего не будете собирать сами, для вас всё подготовят инженеры и аналитики днных.
- После подготовки данных вам нужно выбрать модель и алгоритм её очещения.
- На этапе обучения также проверяют качество модели: рассчитывают метрики и анализируют остатки.
- Итоговая проверка качества моделей наступает на этапе тестирования, когда модель проверяют на наборе данных, который не использовался в процессе обучения моделей
Выводы
Обучение модели — это важный шаг в её создании, но далеко не единственный. В работе вам регулярно нужно будет проходить полный цикл моделирования — от анализа задач бизнеса до мониторинга готовой модели. Сейчас вы можете не до конца понимать, что именно требуется от вас на каждом шаге. Но в ходе продвижения по программе всё будет вставать на свои места. Вы уже много всего знаете — и то ли ещё будет!
Урок 3
Кратко:
- Анализ бизнес-задачи включает выделение проблем, определение целей бизнеса и сбор данных.
- Важно знать особенности индустрии и методов работы специалистов для эффективного решения задач.
- Машинное обучение не является панацеей, другие алгоритмические методы могут быть более подходящим .
- Необходимо ответить на вопросы о критичности ошибок, наличии данных и наличии закономерностей в данных.
- Изменяемость решения со временем может влиять на выбор методов решения задачи.
- Формулирование задачи машинного обучения включает определение типа данных и подходящего класс задач.
- Выбор метрик качества модели должен быть легко интерпретируемым для бизнеса.
- Переход от бизнес-задачи к задаче машинного обучения позволяет проанализировать проблему и выбрать подходящий метод решения
Выводы
- Переход от бизнес-задачи к задаче машинного обучения — важный этап моделирования, потому что даёт возможность проанализировать проблему, которую надо решить.
- Чтобы справиться с задачей, недостаточно просто владеть машинным обучением. Требуется также понимать, в какой бизнес-ситуации вы находитесь и с какими данными вы будете работать при обучении моделей.
Урок 4
Кратко:
- Машинное обучение применяется в научных исследованиях и бизнес-проектах.
- Качество данных влияет на точность и надежность модели.
- Ограниченность моделей может привести к неточным предсказания .
- Настройка моделей требует обширных знаний.
- Важно выбирать данные, модель и настраивать ее для получения качественных результов.
- Некоторые проблемы могут быть решены с помощью продвинутых инструментов машинного обучения
Выводы¶
- Вы регулярно будете сталкиваться с трудностями во время моделирования — это нормально!
- Вы должны внимательно относиться к выбору данных, подбору модели и её настройке — и получите инструмент для решения самых разных задач.
- Многие проблемы, о которых вы узнали в этом уроке, могут решить более продвинутые инструменты МО. Вы познакомитесь с ними в следующем курсе.
Урок 5
Кратко:
- Закреплена типовая схема моделирования, теперь вы знаете её лучше.
- Научились переводить задачи бизнеса на язык машинного обучения, понимая контекст и цели.
- Осознали важность этапов моделирования, особенно предобработки данных и настройки модели.
- Финишная прямая перед итоговым проектом по машинному обучению, желаем удачи!
Чему вы научились
- Закрепили типовую схему моделирования. Повторение — мать учения. Вы знакомы с этой схемой уже со второй темы, но теперь ещё прочнее её запомнили. Всё-таки вам теперь с ней жить.
- Научились переводить задачи бизнеса на язык машинного обучения. МО — очень мощный инструмент, однако нужно чётко понимать, когда и с какой целью вы его применяете. Теперь вы знаете, как контекст задачи влияет на её решение и когда модели МО не смогут вам помочь.
- Определять, какие этапы моделирования требуют особого внимания. Чаще всего вы столкнётесь с проблемами во время предобработки данных, при выборе и настройке модели. Сейчас вы ещё не знаете всех инструментов для решения этих трудностей. Но ничего, у вас ещё всё впереди.