We use cookies in order to improve the quality and usability of the HSE website. More information about the use of cookies is available here, and the regulations on processing personal data can be found here. By continuing to use the site, you hereby confirm that you have been informed of the use of cookies by the HSE website and agree with our rules for processing personal data. You may disable cookies in your browser settings.

  • A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site

Machine learning in economics and business

2024/2025
Academic Year
RUS
Instruction in Russian
6
ECTS credits
Delivered at:
Department of Mathematical Economics (Faculty of Economics)
Course type:
Elective course
When:
2 year, 1, 2 module

Instructor


Lakshina, Valeriya V.

Программа дисциплины

Аннотация

В настоящее время одними из наиболее популярных и моделей машинного обучения являются нейронные сети, а точнее трансформеры. В рамках курса расссмотрены области применения трансформеров, основные инструменты работы с ними, а также границы их применения. Курс дает студентам понимание того, какие бизнес-задачи можно решить с данной модели машинного обучения. По итогам курса студенты научатся определять, какие бизнес-задачи можно эффективно решать с помощью трансформеров, смогут собрать пайплайн для решения и создать приложение для демонстрации результатов.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • • Знает стурктуру и размеры рынка AI • Знает суть работы механизма внимания • Умеет пользоваться библиотекой transformers • Умеет собирать пайплайн для решения задач из CV, NLP, Audio, Multi-modal • Умеет создавать приложение для демонстрации результатов работы пайплайна
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • • Знает структуру и размеры рынка AI
  • • Знает суть работы механизма внимания
  • • Умеет пользоваться библиотекой transformers
  • • Умеет собирать пайплайн для решения задач из CV, NLP, Audio, Multi-modal
  • • Умеет создавать приложение для демонстрации результатов работы пайплайна
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Тема 1. Обзор рынка AI.
  • Тема 2. Знакомство с трансформерной архитектурой.
  • Тема 3. Основные инструменты работы с трансформерами.
  • Тема 4. Пайплайны работы с трансформерами.
  • Тема 5. Сервинг и мониторинг моделей.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Контрольная работа
  • неблокирующий Экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2024/2025 2nd module
    0.5 * Контрольная работа + 0.5 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Choudhury, P., Allen, R. T., & Endres, M. G. (2021). Machine learning for pattern discovery in management research. Strategic Management Journal (John Wiley & Sons, Inc.), 42(1), 30–57. https://doi.org/10.1002/smj.3215

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Платонов, А. В.  Машинное обучение : учебное пособие для вузов / А. В. Платонов. — Москва : Издательство Юрайт, 2022. — 85 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-15561-7. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/508804 (дата обращения: 27.08.2024).

Авторы

  • Лакшина Валерия Владимировна