ML System Design Course 2022 - лекции
Список и краткое содержание опубликованных лекций

1. Практическое применение машинного обучения.

Делать ML-модели легко, трудно делать полезные ML-модели. В первой лекции дается определение “дизайна систем машинного обучения”, разбираются предположения ML-систем, их традиционные области применения и отличия академического и промышленного машинного обучения.

2. Основы проектирования ML-систем.

Дизайн - это работа с ограничениями, и во второй лекции мы разбираем источники этих ограничений, постановку задачи, метрики и бейзлайны.

3. Обучающие данные.

Машинное обучение основано на данных, и в этой лекции мы обсудим проблемы разметки и подготовки данных, проблему дисбаланса классов и сэмплирование.

4. Подготовка и отбор признаков.

Задача подготовки данных - упростить обучение модели. Обсуждаем аугментацию для разных типов данных, использование синтетических данных, работу с выбросами и пропущенными значениями, масштабирование, конструирование и отбор признаков. Отдельно мы разговариваем о даталиках - данных, доступных при обучении, но недоступных при использовании модели.

На странице курса также доступны презентации и списки рекомендованных к прочтению материалов для каждой лекции.

Всего планируется 15 лекций, а, возможно, и чуть больше - в качестве новогоднего подарка от @Reliable ML :)

Не переключайтесь!

#tech #ml_system_design