Разработка электронного образовательного ресурса по использованию методов машинного обучения на базе Microsoft Azure Machine Learning
Аннотация
Магистерская диссертация на тему «Разработка электронного образовательного ресурса по использованию методов машинного обучения на базе Microsoft Azure Machine Learning» содержит 94 страницы, 71 рисунок, 37 литературных источников.
Проблема подготовки в высших учебных заведениях специалистов, способных применять достижения в области машинного обучения для решения конкретных прикладных задач, является актуальной в связи с активным внедрением решений на базе машинного обучения в российских и международных компаниях из самых разных сфер деятельности: интернет-магазины, сетевые гипермаркеты, такси, компании-разработчики программного обеспечения, операторы мобильной связи, банки, медицинские учреждения и т.д.
Целью данной диссертационной работы является создание электронного обучающего ресурса, направленного на развитие у студентов кафедры Анализа систем и принятия решений Высшей школы экономики и менеджмента Уральского федерального университета, которые обучаются в магистратуре по направлению подготовки «Прикладная информатика», навыков и компетенций по применению методов машинного обучения для решения аналитических задач. В ходе работы систематизируется российский и международный опыт преподавания машинного обучения, определяются требования к обучающему ресурсы с точки зрения текущего уровня развития отрасли машинного обучения и потребностей кафедры Анализа систем и принятия решений, описываются разработанные материалы.
Объектом данного исследования выступает машинное обучение. Предметом исследования является учебный курс «Анализ данных», поскольку разработанный электронный обучающий ресурс предлагается включить в состав учебно-методического обеспечения этого учебного курса.
Степень разработанности темы данной магистерской диссертации характеризуется наличием учебных курсов, затрагивающих тему машинного обучения, по всему миру. Однако в связи с молодостью отрасли, еще не завершился этап проб и ошибок в деле преподавания машинного обучения. Изученная литература показывает разнообразие подходов к преподаванию, составлению тематического плана и учебных заданий. С другой стороны, уже накоплен достаточный опыт, чтобы выделить эффективные решения.
Практическая значимость данной магистерской диссертации заключается в создании электронного обучающего ресурса, учитывающего успешный опыт преподавания машинного обучения в ведущих университетах и компаниях – как в России, так и в мире, – и адаптированного для студентов, обучающихся в магистратуре по направлению подготовки «Прикладная информатика» на кафедре Анализа систем и принятия решений Уральского федерального университета.
Проблема подготовки в высших учебных заведениях специалистов, способных применять достижения в области машинного обучения для решения конкретных прикладных задач, является актуальной в связи с активным внедрением решений на базе машинного обучения в российских и международных компаниях из самых разных сфер деятельности: интернет-магазины, сетевые гипермаркеты, такси, компании-разработчики программного обеспечения, операторы мобильной связи, банки, медицинские учреждения и т.д.
Целью данной диссертационной работы является создание электронного обучающего ресурса, направленного на развитие у студентов кафедры Анализа систем и принятия решений Высшей школы экономики и менеджмента Уральского федерального университета, которые обучаются в магистратуре по направлению подготовки «Прикладная информатика», навыков и компетенций по применению методов машинного обучения для решения аналитических задач. В ходе работы систематизируется российский и международный опыт преподавания машинного обучения, определяются требования к обучающему ресурсы с точки зрения текущего уровня развития отрасли машинного обучения и потребностей кафедры Анализа систем и принятия решений, описываются разработанные материалы.
Объектом данного исследования выступает машинное обучение. Предметом исследования является учебный курс «Анализ данных», поскольку разработанный электронный обучающий ресурс предлагается включить в состав учебно-методического обеспечения этого учебного курса.
Степень разработанности темы данной магистерской диссертации характеризуется наличием учебных курсов, затрагивающих тему машинного обучения, по всему миру. Однако в связи с молодостью отрасли, еще не завершился этап проб и ошибок в деле преподавания машинного обучения. Изученная литература показывает разнообразие подходов к преподаванию, составлению тематического плана и учебных заданий. С другой стороны, уже накоплен достаточный опыт, чтобы выделить эффективные решения.
Практическая значимость данной магистерской диссертации заключается в создании электронного обучающего ресурса, учитывающего успешный опыт преподавания машинного обучения в ведущих университетах и компаниях – как в России, так и в мире, – и адаптированного для студентов, обучающихся в магистратуре по направлению подготовки «Прикладная информатика» на кафедре Анализа систем и принятия решений Уральского федерального университета.