Big Data-Anwendungen: Maschinelles Lernen im Maßstab

Beschreibung

Maschinelles Lernen verändert die Welt um uns herum. Um erfolgreich zu werden, sollten Sie besser wissen, welche Probleme mit maschinellem Lernen gelöst werden können und wie sie gelöst werden können. Sie wissen nicht, wo Sie anfangen sollen? Die Antwort ist einen Knopf entfernt.

Während dieses Kurses werden Sie:
- Identifizieren Sie praktische Probleme, die mit maschinellem Lernen gelöst werden können
- Erstellen, optimieren und wenden Sie lineare Modelle mit Spark MLLib an
- Methoden der Textverarbeitung verstehen
- Passen Sie Entscheidungsbäume an und fördern Sie sie durch Ensemble-Lernen
- Erstellen Sie Ihr eigenes Empfehlungssystem.

Als praktische Aufgabe werden Sie
- lineare Modelle für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben erstellen und anwenden;
- lernen, wie man mit Texten arbeitet;
- automatisch Entscheidungsbäume erstellen und ihre Leistung durch Ensemble-Lernen verbessern;
- Schließlich bauen Sie Ihr eigenes Empfehlungssystem!

Mit diesen Fähigkeiten können Sie viele praktische maschinelle Lernaufgaben bewältigen.

Wir stellen Ihnen die Werkzeuge zur Verfügung. Sie wählen den Einsatzort, um diese Maschinenwelt intelligenter zu gestalten.

Besonderer Dank an:
- Prof. Mikhail Roytberg, APT-Abteilung, MIPT, der der erste Gutachter des Projekts war, der Supervisor und Mentor der Hälfte des BigData-Teams. Er war derjenige, der dazu beigetragen hat, diese Show auf die Straße zu bringen.
- Oleg Sukhoroslov (PhD, Senior Researcher am IITP RAS), der seit 2008 MapReduce, Hadoop und Freunde unterrichtet. Jetzt leitet er das Infrastruktur-Team.
- Oleg Ivchenko (Doktorand APT-Abteilung, MIPT), Pavel Akhtyamov (MSc-Student an der APT-Abteilung, MIPT) und Vladimir Kuznetsov (Assistent an der PG Demidov Yaroslavl State University), Superhirn, die die für sie verwendete Infrastruktur entwickelt haben und jetzt warten praktische Aufgaben in diesem Kurs.
- Asya Roitberg, Eugene Baulin und Marina Sudarikova. Diese Leute schlafen nie, um diesen Kurs Tag und Nacht zu babysitten, um Ihre Lernerfahrung produktiv, reibungslos und aufregend zu machen.