Ведущие трека Михаил Криницкий к.т.н., зав. Лабораторией Машинного обучения в науках о Земле МФТИ Полина Шишкова руководитель команды аналитики контента, ООО “ВКонтакте”, аспирантка (3 год обучения) ИО РАН Лаборатории Цунами им. Соловьева. Научные интересы: Машинное обучение и глубокое обучение (нейросети) в применении к задачам, характерным для естественных наук: океанологии, наук об атмосфере, морской геологии, морской биологии, геохимии.
К проведению трека будут также приглашены Эксперты Yandex.Cloud
Описание трека Машинное обучение на данной момент является одной из самых популярных областей Computer Science и одной из самых быстрорастущих областей в науках о Земле. В рамках данного трека мы расскажем, как подготовить данные к последующему применению моделей ML, какую именно модель обучать, как интерпретировать полученные результаты, но прежде всего - как оценить, что использование методов машинного обучения релевантно для каждой конкретной задачи.
В ходе Трека студенты научатся обрабатывать данные с помощью подручных средств (Excel) и более продвинутых инструментов (Python: Pandas, NumPy, Seaborn), оценивать возможность применения методов машинного обучения к задачам в области наук о Земле, применять некоторые модели ML на практике и критически оценивать результаты. В рамках хакатона участники также попробуют себя в командной работе и разовьют soft skills.
К участию приглашаются студенты любого уровня подготовки, обладающие базовыми знаниями математического анализа и базовыми навыками программирования на Python Количество участников: 70