Магистратура
2025/2026
Машинное обучение в экономике и бизнесе
Статус:
Курс по выбору (Бизнес-аналитика в экономике и менеджменте)
Кто читает:
Департамент экономики и анализа данных
Где читается:
Факультет экономики НИУ ВШЭ (Нижний Новгород)
Когда читается:
2-й курс, 1, 2 модуль
Охват аудитории:
для всех кампусов НИУ ВШЭ
Преподаватели:
Лапинова Светлана Александровна
Язык:
русский
Кредиты:
6
Контактные часы:
32
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
- • 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
- • 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
- Обзор рынка AI.
- Линейная регрессия и МНК
- Основные методы анализа одномерных временных рядов. Методы машинного обучения для статистического анализа временных рядов
- Градиентный бустинг
- Кластеризация и классификация
- Знакомство с трансформерной архитектурой.
- Основные инструменты работы с трансформерами.
- Пайплайны работы с трансформерами.
- Сервинг и мониторинг моделей.
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).