ИНТЕГРАЦИЯ МУЛЬТИМОДАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ ПРОЦЕСС НА ПРИМЕРЕ РАЗРАБОТКИ МОДЕЛИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ НА ПЛАТФОРМЕ APACHE SPARK

Современные подходы к обучению в области анализа больших данных и машинного обучения требуют интеграции мультимодальных технологий, что позволяет обучающимся развивать навыки работы с разнородными источниками информации, такими как текстовые, числовые, мультимедийные и потоковые данные. Целью исследования является изучение методов машинного обучения, включая потоковую обработку данных с использованием Apache Spark, для решения реальной бизнес-задачи в рамках проектного обучения. Оценка эффективности различных методов командной работы (проектное обучение, кооперативное обучение, кейс-обучение) показала, что наилучшие результаты в точности модели (AUC = 0.91) достигаются при применении комплексного подхода с использованием всех мультимодальных технологий в рамках проектной работы. В статье подробно анализируются результаты, полученные с использованием таких технологий, как обработка текстовых данных (NLP), потоковых, числовых и мультимедийных данных. Использование этих технологий позволило значительно повысить точность предсказаний оттока клиентов, улучшить процесс принятия бизнес-решений и развить у обучающихся практические навыки в области анализа больших данных и искусственного интеллекта.