Просмотр исходного текста страницы Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ИАД-8

Семинарист: Влад Шахуро shahurik@ya.ru<br>
В начало темы писем добавляйте [ИАД].

[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1UzoRLCJAT7hFtYGGLRo3nkNNeqF62aWd9yXTjwTTmR8/edit?usp=sharing Таблица с оценками]

==Семинары==

15 сентября. ''Метод опорных векторов. Ядра.'' [http://nbviewer.jupyter.org/github/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-1/1_svm.ipynb notebook], [https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-1/notes.jpg конспект] (Воронцов, §4.5)

22 сентября. ''Градиентный спуск.'' [http://nbviewer.jupyter.org/github/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-2/2_gradient_descent.ipynb notebook], [https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/seminar-2 данные] (Воронцов, §4.3)

29 сентября. ''Обработка данных.'' [http://nbviewer.jupyter.org/github/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-3/3_data_preprocessing.ipynb notebook].

6 октября. ''Бустинг.'' Конспект [https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-4/notes-1.jpg 1], [https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/seminar-4/notes-2.jpg 2]. ([http://www.yorku.ca/gisweb/eats4400/boost.pdf A short introduction to boosting], [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/0/0d/Voron-ML-Compositions.pdf Воронцов] cтр. 2-9)

13 октября. ''Градиентный бустинг, метод Ньютона''. ([http://www.machinelearning.ru/wiki/images/6/6c/BMMO11_8.pdf Конспект] про метод Ньютона, стр. 1).

20 октября. ''Нейронные сети''. (Воронцов, стр. 102-110)

27 октября. Семинара не было.

3 ноября. Коллоквиум. Ауд. 3231, 12:30.

10 ноября. ''Сверточные нейронные сети для классификации изображений''. [http://keras.io Keras].

17 ноября. ''Случайные величины и ЦПТ''. Ноутбуки: [https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/blob/master/module3_statistics_notebooks/seminar1_random_variables_intervals/1_Случайные_величины.ipynb 1], [https://github.com/cs-hse/ML_DM_HSE_minor/blob/master/module3_statistics_notebooks/seminar1_random_variables_intervals/2_Выборки.ipynb 2].

==Домашние задания==
ДЗ1. SVM и ядровые функции. [https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/tree/master/hw-1 Формулировка и данные]. Срок сдачи: 30 сентября.

ЛР1. Градиентный спуск. (см. семинар 22 сентября). Срок сдачи: 30 сентября.

ДЗ2. Предобработка данных и бустинг. [https://github.com/shahurik/hse-minor-ml/blob/master/hw-2 Формулировка и данные]. Срок сдачи: 23 октября.

Соревнование. [http://wiki.cs.hse.ru/Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора)#.D0.A1.D0.BE.D1.80.D0.B5.D0.B2.D0.BD.D0.BE.D0.B2.D0.B0.D0.BD.D0.B8.D0.B5 Формулировка и критерии оценивания.] Срок сдачи: 23 ноября.

ДЗ3. Центральная предельная теорема. [http://wiki.cs.hse.ru/Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора)/ДЗ3 Формулировка]. Срок сдачи: 24 ноября.

==Литература==
[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Машинное_обучение_(курс_лекций,_К.В.Воронцов) Страница], [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/6/6d/Voron-ML-1.pdf текст] и [https://www.youtube.com/playlist?list=PLJOzdkh8T5kp99tGTEFjH_b9zqEQiiBtC видео] лекций К.В.Воронцова