На вебинаре мы рассмотрим разные способы решения нескольких типов задач - классификация, предсказание, кластеризация и выявление аномалий - и постараемся понять, справедлива ли поговорка “всяк сверчок знай свой шесток” в применении к машинному обучению.

Все уже привыкли, что от нейросети можно получить ответ на вопрос, сгенерированный код программы или нарисованную картинку. Но большие языковые модели – не единственные нейросети, а в арсенале методов машинного обучения, помимо нейросетей, имеются и их старые конкуренты – ансамбли деревьев решений. 

На вебинаре мы проверим разные подходы к обработке табличных данных на примере задач классификации, предсказания, кластеризации и выявления аномалий, -  и сможем понять, справедлива ли поговорка “всяк сверчок знай свой шесток” в применении к машинному обучению.

Цели вебинара:

Продемонстрировать разнообразие эвристических и системных подходов к использованию больших языковых моделей в генеративных нейросетях.

1.Классы задач в машинном обучении

2.Основные виды методов машинного обучения

3.Как классифицировать данные

4.Как предсказывать значения

5.Как кластеризовать объекты

6.Как обнаруживать аномалии

7.Выводы