Дорогой читатель,
В этой статье я хотел бы поделиться своим опытом обучения по программе Master IAAA в Университете Экс-Марселя, а именно техническими деталями курсов, которые я проходил в течение моего учебного года в 2021–2022 годах.
Магистерская программа IAAA расшифровывается как Intelligence Artificielle et Apprentissage Automatique (Искусственный интеллект и машинное обучение) и предназначена для того, чтобы дать учащимся технические навыки и знания, необходимые для того, чтобы они стали экспертами в области машинного обучения и обработки данных. .
В течение года, проведенного в программе, у меня была возможность пройти множество курсов, которые были одновременно сложными и полезными. Я смог учиться у преподавателей мирового уровня и общаться с однокурсниками, которые разделяли мою страсть к машинному обучению и анализу данных.
Технические детали курсов, которые я прошел, следующие:
Этот курс представляет собой углубленное введение в тему глубокого обучения. Мы рассмотрели трансферное обучение, модели от последовательности к последовательности с использованием рекуррентных нейронных сетей и LSTM, а также генеративные модели. Мы также получили практический опыт в компьютерном зрении, включая классификацию с использованием признаков Влада, задачи распознавания с использованием сквозных нейронных сетей и задачи поиска в наборе данных лиц.
2. Обработка естественного языка:
Этот курс был посвящен обработке и анализу человеческого языка с использованием методов машинного обучения. Мы рассмотрели такие темы, как встраивание слов, сверточные и рекуррентные нейронные сети, тегирование, распознавание именованных сущностей и языковые модели. Мы также исследовали механизмы внимания и состязательное обучение. В нашем последнем проекте мы применили нейронную сеть RoBerta для решения задачи семантического подобия текста.
- Неделя 1: Вставка слов
- Неделя 2: Сверточные и рекуррентные сети
- Неделя 3: Тегирование / Распознавание именованных объектов
- Неделя 4: Языковые модели и их использование: анализ настроений / декодирование Витерби
- Неделя 5: Механизмы внимания/состязательное обучение
- Проект: Семантическое сходство текста с использованием нейронной сети RoBerta
Этот курс охватывал принципы обучения с подкреплением и его применения в решении последовательных задач принятия решений. Мы узнали о бандитских алгоритмах, стратегиях исследования и эксплуатации и марковских процессах принятия решений. Мы также получили практический опыт в реализации стратегий обучения с подкреплением с помощью таких мини-игр, как «Кошка против мыши» и «Горная машина».
В этом курсе мы изучили методы машинного обучения для анализа мультимедийных данных, в частности классификации музыки. Мы рассмотрели классификацию музыки с использованием функций MCFF и сквозных нейронных сетей. В нашем последнем проекте мы занялись классификацией музыкального пола на мультимодальных данных.
4. Оптимизация:
Этот курс охватывал различные методы оптимизации и их применение в решении задач. Мы узнали о распределении частот при различных гибких и жестких ограничениях.
В целом, мой опыт участия в программе Master IAAA в Университете Экс-Марсель был одновременно и сложным, и полезным. У меня была возможность учиться у преподавателей мирового уровня и общаться с однокурсниками, которые разделяли мою страсть к машинному обучению и анализу данных. Я считаю, что знания и навыки, которые я получил в рамках программы, пригодятся мне на протяжении всей моей карьеры.
