Цели и задачи дисциплины
Целью дисциплины является формирование базовых представлений, знаний и умений в области подготовки данных для машинного обучения.
Основные задачи дисциплины: ознакомить студента с основными методами и подходами сбора и подготовки данных для машинного обучения, дать описание основных характеристик наборов данных, показать способы предварительной обработки данных.
Краткое содержание дисциплины
Изложение наиболее важных понятий, определений и методов работы с данными при подготовке датасетов для машинного обучения. В курс входят следующие разделы: математические основы, основы работы с изображениями и видео, основы работы с текстовыми данными, основы работы с аудио данными.