https://wikicshse.ru/index.php?action=history&feed=atom&title=%D0%A1%D0%B1%D0%BE%D1%80_%D0%B8_%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_21%2F22 2026-06-06T16:03:48Z История изменений этой страницы в вики MediaWiki 1.45.3 https://wikicshse.ru/index.php?title=%D0%A1%D0%B1%D0%BE%D1%80_%D0%B8_%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_21/22&diff=1688&oldid=prev 2021-09-29T08:47:01Z

<p>Migrated current public revision from wiki.cs.hse.ru</p> <p><b>Новая страница</b></p><div>== О курсе ==<br /> <br /> Курс по выбору для студентов 3 и 4 курса в 1-2 модулях. Курс ведет несколько сотрудников Яндекса.<br /> <br /> === Описание ===<br /> <br /> В настоящее время практически любая содержательная задача, связанная с ML/AI, требует размеченных данных. Как правило, они нужны в большом количестве, а их сбор требует привлечения ручного труда. Размеченные данные необходимы не только на стадии анализа и при построении ML-моделей, но также в замкнутых производственных и продуктовых процессах (парадигма human-in-the-loop). Алиса, Поиск, Переводчик, Драйв, беспилотные автомобили, РСЯ – все эти технологии Яндекса основаны на масштабных процессах сбора и обработки данных.<br /> <br /> Курс “Сбор и разметка данных для машинного обучения” направлен на овладение навыками работы с данными для машинного обучения. Эти навыки включают в себя дизайн конвейера сбора и обработки данных, его оптимизацию под разнообразные ограничения (бюджет, качество работы модели и проч.), автоматизацию этих процессов, оценку качества работы модели и ее улучшение. Все это – интегральная часть ML/AI-решений и задачи, с которыми инженеры сталкиваются в повседневной работе. По итогам курса слушатели смогут самостоятельно реализовать полный цикл работы с данными – от сбора обучающего набора данных до проверки и поддержания качества работы модели на меняющихся данных. <br /> <br /> Программа предусматривает проведение лекционных и семинарских занятий, разбор примеров из индустрии и работу над несколькими индивидуальными проектами, основанными на реальных вызовах работы с данными. Помимо проектной работы, предполагается также выполнение и проверка домашних работ по темам лекций и семинаров. Дисциплина относится к вариативной части.<br /> <br /> === Элементы контроля ===<br /> ДЗ1 – работа с платформой для сбора данных (4 балла)<br /> <br /> ДЗ2 – контроль качества (5 баллов)<br /> <br /> ДЗ3 – проект #1 (20 баллов)<br /> <br /> ДЗ4 – агрегация данных (8 баллов)<br /> <br /> ДЗ5 – агрегация данных (8 баллов)<br /> <br /> ДЗ6 – проект #2 (25 баллов)<br /> <br /> ДЗ7 – проект #3 (30 баллов)<br /> <br /> ==== Оценки ====<br /> <br /> Окончательная оценка: ДЗ1 + ДЗ2 + ДЗ3 + ДЗ4 + ДЗ5 + ДЗ6 + ДЗ7 / 10<br /> <br /> Разбалловка:<br /> от 0 до 39 баллов – незачёт<br /> от 39 до 59 – зачёт<br /> от 60 до 79 – хорошо<br /> от 80 до 100 – отлично<br /> <br /> ==== Дедлайны ====<br /> <br /> Можно сдать в течение недели после дедлайна с потерей 25% баллов от оценки. После 1 недели теряется уже 50%.<br /> <br /> ==== Бюджет на домашки ====<br /> Чтобы получить аккаунт в Толоке, на который мы будем класть бюджет для каждого ДЗ, нужно написать ФИО + ВУЗ на рассылку shad-accounts@yandex-team.ru<br /> <br /> <br /> === Полезные ссылки ===<br /> <br /> Телеграм-чат курса: https://t.me/joinchat/iu3XYk87m8E1YTIy<br /> <br /> @polinsmi – куратор курса, по всем вопросам можно приходить к ней<br /> <br /> === Время проведения лекций и семинаров ===<br /> <br /> [https://yandex.zoom.us/j/93546359052?pwd=Yk5MQ2M4R0Y3VXpBNmU1UExHMS9Cdz09 Ссылка на регулярную zoom-конфу]<br /> <br /> Лекции и семинары проходят также очно в аудитории ШАДа Сорбонна по средам с 18.10 до 21.00.<br /> <br /> == План курса ==<br /> <br /> === Лекции ===<br /> <br /> === Семинары ===<br /> <br /> === Домашние задания ===</div>

imported>Kris ros