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 модели машинного обучения получают все большее распространение. Известен широкий спектр моделей, которые относятся как к регрессионному анализу, так и к нейронным сетям, а точнее трансформерам. В рамках курса рассмотрены области применения моделей машинного обучения, основные инструменты работы с ними, а также границы их применения. Курс дает студентам понимание того, какие бизнес-задачи можно решить с данной моделей машинного обучения. По итогам курса студенты научатся определять, какие бизнес-задачи можно эффективно решать, смогут собрать пайплайн для решения и создать проект для демонстрации результатов.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • • Знает стурктуру и размеры рынка AI • Знает суть работы механизма внимания • Умеет пользоваться библиотекой transformers, Skilearn • Умеет собирать пайплайн для решения прикладных 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

  • Обзор рынка AI.
  • Знакомство с трансформерной архитектурой.
  • Основные инструменты работы с трансформерами.
  • Пайплайны работы с трансформерами.
  • 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: 04.07.2025).

Авторы

  • Лакшина Валерия Владимировна