Прикладные задачи анализа данных (майнор ИАД) — различия между версиями
Nbagiyan (обсуждение | вклад) (→Практические задания) |
м (→Семинары) |
||
| Строка 33: | Строка 33: | ||
| ИАД-1 || Багиян Нерсес || Головина Мария || https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/tree/master/2020/seminars/ || https://t.me/joinchat/Atx7LkjahH5xBDp6TDnAyQ | | ИАД-1 || Багиян Нерсес || Головина Мария || https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/tree/master/2020/seminars/ || https://t.me/joinchat/Atx7LkjahH5xBDp6TDnAyQ | ||
|- | |- | ||
| − | | ИАД-2 || Ковалёв Алексей Константинович || | + | | ИАД-2 || Ковалёв Алексей Константинович || Бурданова Софья Павловны || https://github.com/alexeykkovalev/hse-minor || |
|- | |- | ||
| ИАД-3 || Скрынник Алексей Александрович || Балабан Ирина Алексеевна || https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/tree/master/2020/seminars/ || https://t.me/joinchat/A98O_Rb0zyaVIw0pJivlTw | | ИАД-3 || Скрынник Алексей Александрович || Балабан Ирина Алексеевна || https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/tree/master/2020/seminars/ || https://t.me/joinchat/A98O_Rb0zyaVIw0pJivlTw | ||
Версия 13:26, 4 февраля 2020
Содержание
О курсе
Курс читается для студентов 3-го курса майнора ИАД в 3-4 модулях.
Проводится с 2016 года.
Лекции проходят по четвергам в 10:30 (Покровский бульвар, 11).
Полезные ссылки
Репозиторий с материалами на GitHub
Репозиторий с материалами на GitHub 2020
Почта для сдачи домашних заданий (на самом деле задания сдаются в AnyTask, но если он не работает, то присылайте на почту): hse.minor.dm+<номер группы>@gmail.com (например, hse.minor.dm+3@gmail.com)
Канал в telegram для объявлений: https://telegram.me/hse_minor_intro_dm_2019
Чат в telegram (осторожно, риск флуда и отсутствия ответов на содержательные вопросы): https://t.me/joinchat/A5rlQBSn7ROATFOWGlzRwg
Ссылка на курс в Anytask: https://anytask.org/course/609
Таблица с оценками: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1xKah6P9GMiXU2vxjDZKs8gIE0NiA5VXf8Y8F3543VQA/edit?usp=sharing
Семинары
| Группа | Преподаватель | Учебный ассистент | Материалы семинаров | Чат |
|---|---|---|---|---|
| ИАД-1 | Багиян Нерсес | Головина Мария | https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/tree/master/2020/seminars/ | https://t.me/joinchat/Atx7LkjahH5xBDp6TDnAyQ |
| ИАД-2 | Ковалёв Алексей Константинович | Бурданова Софья Павловны | https://github.com/alexeykkovalev/hse-minor | |
| ИАД-3 | Скрынник Алексей Александрович | Балабан Ирина Алексеевна | https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/tree/master/2020/seminars/ | https://t.me/joinchat/A98O_Rb0zyaVIw0pJivlTw |
| ИАД-4 | Валиуллин Адель Марсович | Тарасевич Владислав Сергеевич | https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/tree/master/2020 | |
| ИАД-5 |
Правила выставления оценок
В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
- Самостоятельные работы на семинарах, проверяющие знание основных фактов с лекций и семинаров
- Практические домашние работы на Python
- Контрольная где-то в середине курса
- Письменный экзамен
Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за работу в семестре и оценки за экзамен:
Oитоговая = Округление(0.4 * ДЗ + 0.1 * ПР + 0.2 * КР + 0.3 * Э)
ДЗ — средняя оценка за практические домашние задания
ПР — средняя оценка за проверочные работы на семинарах
КР — оценка за контрольную работу
Э — оценка за экзамен
Округление арифметическое.
Правила сдачи заданий
За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются. Даже при опоздании на одну секунду. Сдавайте заранее.
При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.
При наличии уважительной причины пропущенную проверочную можно написать позднее, а дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён. Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.
Лекции
Лекция 1 (23.01.2020). Рекомендательные системы. Матричные разложения. Обучение разложений: SGD, ALS, HALS. [Конспект]
Лекция 2 (30.01.2020). Неявный фидбек и iALS. Factorization machines. Метрики качества в рекомендательных системах. [Конспект]
Семинары
Практические задания
За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются, но есть исключение. В течение семестра каждый студент может не более 2 раз сдать задание после жёсткого дедлайна — в этом случае за каждый день просрочки продолжает вычитаться по одному баллу (если не оговорено иное).
Задание 1. Контест на рекомендации
Вам предстоит поработать с логами рекомендательной системы, где для пользователей даны их сессии — документы, которые им были показаны, и реакция на них (клик или его отсутствие). Также для каждого документа известны его заголовок, содержание и уже подготовленный эмбеддинг для картинки из него. Для каждого пользователя дан тестовый набор документов — нужно для каждого из них предсказать, будет ли сделан клик или нет.
Соревнование google collab-only. Оцениваются только решения, полученные как результат работы ноутбука в коллабе, который загружен в anytask.
Дедлайн: 29 февраля 2020 года 03:00
Ссылка с инвайтом: https://www.kaggle.com/t/e37901b9cb7c45d89e884bdcc9795b0e
