Специалисты Центра разработали курс по машинному обучению
С 2 по 6 июля 2018 года в Petroleum Learning Centre проходит курс по основам машинного обучения и анализа данных для специалистов нефтегазовой отрасли. Краткосрочная программа обучения, нацеленная на слушателей с базовыми знаниями в области математики и программирования, была разработана сотрудниками Центра и специалистами компании «Эконофизика» при поддержке Научно-Технического Центра «Газпром нефти».
Курс состоит из двух разделов. Первая часть проходит в дистанционном формате и посвящена изучению языка Python – высокоуровневого языка программирования общего назначения. Базовое знание Python необходимо для успешного прохождения основного курса, т.к. практически все современные методы машинного обучения реализованы именно на этом языке. Современным ученым, исследователям и студентам различных технических специальностей знание Python становится неотъемлемым критерием эффективной работы.
В настоящее время этот язык программирования активно используется сотрудниками Центра в научно-исследовательской деятельности, а также студентами магистерских программ Heriot-Watt при выполнении индивидуальных проектов.
Вторая часть – непосредственно сам курс машинного обучения, на котором слушатели знакомятся с основными определениями, положениями и методами области машинного обучения. Помимо базовых теоретических знаний, в курсе дается обширный обзор наиболее часто применяемых методов и алгоритмов машинного обучения. Обучение построено как последовательность взаимосвязанных блоков, в каждом из которых теоретический материал подкрепляется практическими упражнениями, которые сформированы на базе практических задач, возникающих перед инженерами нефтегазовой отрасли в повседневной деятельности.
Актуальность курса заключается в том, что объем структурированной и неструктурированной информации постоянно растет. Классический подход зачастую невозможно применить для решения сложных многопарметрических задач с разнородными данными. Поэтому использование современных методов работы с большими данными является одним из приоритетных направлений изучения и внедрения в производственную деятельность среди ведущих компаний нефтегазовой отрасли.