Анализ временных рядов (ИИ25, 2-3 модули) — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
(Добавила контакты ассистентов) |
(Добавила формулу оценивания) |
||
| Строка 65: | Строка 65: | ||
==Формула оценивания== | ==Формула оценивания== | ||
| − | + | <big>'''Итог''' = Округление(0.5 * ДЗ + 0.1 * Тесты + 0.2 * Проект + 0.2 * Э),</big> | |
| + | * ДЗ — средняя оценка за все домашние задания, | ||
| + | * Тесты — оценка за тесты после группы объединенных одной темой лекций, | ||
| + | * Э — оценка за экзамен. | ||
| + | |||
| + | Округление арифметическое. | ||
| + | |||
| + | '''Автомат:''' | ||
| + | Определим накопленную оценку как Накоп = Округление((0.5 * ДЗ + 0.1 * Тесты + 0.2 * Проект) / 0.8). | ||
| + | |||
| + | Если среднее по каждому из элементов Накопа >=8, то студент может получить Накоп в качестве итоговой оценки, не приходя на экзамен. | ||
== Домашние задания == | == Домашние задания == | ||
Версия 18:06, 27 ноября 2025
Содержание
О курсе
Занятия проводятся в Zoom по четвергам в 18:10. При переносе занятия проводятся в Zoom по понедельникам в 18:10.
Контакты
Канал курса в TG: https://t.me/c/3194229958/10
Чат курса в TG: https://t.me/c/3194229958/1
Преподаватель: Алина Костромина (@elineii), Азиз Темирханов (@MrDredD).
| Ассистент | Контакты |
|---|---|
| Саламашенкова Дарья | @salamashenkovadasha |
| Родионов Никита | @white_shpengler |
| Чуйкин Никита | @darcy_tremor |
| Журович Яна | @janinaal |
Материалы курса
Ссылка на плейлист курса на YouTube: YouTube-playlist
Ссылка на плейлист курса в VK: VK-playlist
| Занятие | Тема | Дата | Дополнительные материалы |
|---|---|---|---|
| 1 Запись | Введение, EDA, предобработка, метрики, валидация | 13.11.2025 | На последнем слайде лекции. |
| 2 Запись | Практика. EDA, метрики, STL-разложение | 24.11.2025 | В ноутбуке. |
| 3 Запись | Модели экспоненциального сглаживания. ETS-модели | 27.11.2025 | На последнем слайде лекции. |
| 4 Запись | Стационарность. ACF, PACF. SARIMA(X)-модели | 01.12.2025 | |
| 5 Запись | Практика. Информационные критерии, автоподбор спецификаций, анализ прогнозов и остатков) | 04.12.2025 | |
| 6 Запись | Практика. Перевод задачи прогнозирования в задачу машинного обучения | 11.12.2025 | |
| 7 Запись | ML методы. Многомерное и многошаговое прогнозирование | ...<date>... | |
| 8 Запись | Практика. Бонусные темы: кластеризация, ансамблирование, Python-библиотеки | ...<date>... | |
| 9 Запись | DL методы. Архитектуры из разных семейств | ...<date>... | |
| 10 Запись | DL методы. Генеративные модели | ...<date>... | |
| 11 Запись | DL методы. Фундаментальные модели | ...<date>... | |
| 12 Запись | DL методы. LLM for TS | ...<date>... |
Записи консультаций
Формула оценивания
Итог = Округление(0.5 * ДЗ + 0.1 * Тесты + 0.2 * Проект + 0.2 * Э),
- ДЗ — средняя оценка за все домашние задания,
- Тесты — оценка за тесты после группы объединенных одной темой лекций,
- Э — оценка за экзамен.
Округление арифметическое.
Автомат: Определим накопленную оценку как Накоп = Округление((0.5 * ДЗ + 0.1 * Тесты + 0.2 * Проект) / 0.8).
Если среднее по каждому из элементов Накопа >=8, то студент может получить Накоп в качестве итоговой оценки, не приходя на экзамен.
