Сбор и обработка данных с помощью краудсорсинга 20/21 — различия между версиями

Версия 13:06, 10 сентября 2020

О курсе

Курс по выбору для студентов 3 и 4 курса в 1-2 модулях.

Описание

В настоящее время практически любая содержательная задача по анализу данных или ML требует сбора размеченных данных, которые, как правило, нужны в большом количестве и требуют привлечения ручного труда. Работа с краудоявляется одним из востребованных и ключевых навыков, которыми необходимо уметь пользоваться специалистам по анализу данных, если они хотят расти и решать все более крупные и амбициозные задачи.

Краудсорсинг применяется не только на стадии анализа и при построении ML-моделей, но также в замкнутых производственных и продуктовых процессах (парадигма human-in-the-loop). Наиболее яркими продуктами Яндекса, в боевых процессах которых используется "крауд, являются: голосовой помощник Алиса, Поиск, Яндекс.Переводчик, Яндекс.Драйв, Яндекс.Справочник, Яндекс.Картинки и др.

Специалисты по краудсорсингу уже остро востребованы как на российском, так и на зарубежном рынке. Из нашего опыты выпускники нашего курса востребованы как в Яндексе, так и в других российских компаниях, таких как Ozon, Авито, Сбер. На международном рынке Google, Facebook, Huawei, Tesla, Amazon, Netflix, Microsoft тоже постоянно решают подобные задачи, требующие знаний методов краудсорсинга.

Наши преподаватели — специалисты из разных сервисов Яндекса, которые регулярно используют краудсорсинг для решения таких задач как определение релевантности поисковой выдачи, тестирования и распознавание речи или объектов на изображениях.

Результаты обучения на курсе

Студенты, прошедшие данный образовательный курс, будут обладать глубоким пониманием и систематизированной картиной технологий краудсорсинга, что должно повысить эффективность работы продуктовых процессов. Будет очень интересно!

Пререквизиты курса

Требуются базовые навыки программирования на Python и базовые знания html, js и css будут плюсами

Критерии оценивания

10 домашек, которые в сумме составляют 100 баллов

Каждая домашка проверяется семинаристом, который ведет соответсвующий семинар, и разбалловка каждого задания определяется семинаристом.

Отлично: 80-100

Хорошо: 60-79

Зачёт: 40-59

Дедлайн: ХХ дней(скоро объявим, около 2х недель)

- можно сдать ДЗ в течение недели после дедлайна, потеряв 3 балла.

- можно сдать по желанию ДЗ по истечении 1 недели после дедлайна с максимальной оценкой 5 баллов.

Лектор:

Лекции проходят онлайн по понедельникам на 6 паре (18:10 - 19:30)

Ссылка на конференцию:

Семинарист:

Семинары проходят онлайн по понедельникам на 5 паре (16:20 - 17:40)

Ссылка на конференцию:

Полезные ссылки

Телеграм-чат курса: https://t.me/crowd_course_2020

План курса

Лекции

1. Введение и общая концепция краудсорсинга. Слайды Запись лекции
2. Основные компоненты краудсорсинга : инструкция и интерфейс
3. Основные компоненты краудсорсинга (II): Контроль качества
4. Классификация и, в отдельности, классификация изображений
5. Агрегация
6. Динамическое перекрытие и прайсинг
7. Краудсорсинг для компьютерного зрения: Беспилотники и стартап Neatsy
8. Генерация контента
9. Попарное сравнение SbS
10. Пешеходные задания и Гео-аналитика
11. Аннотирование звучащей речи для Голосовых Технологий и Агрегация ответов в аннотировании аудиозаписей
12. Тестирование и Заключение

Семинары

Домашние задания

Домашнее задание 1

Выдается: Дедлайн:

Литература