Машинное обучение на больших данных 2021 — различия между версиями
Adkosmos (обсуждение | вклад) (Удалил неактуальные поля) |
Zimovnov (обсуждение | вклад) (Отмена правки 70588, сделанной участником Healthline (обс.)) |
||
| (не показано 20 промежуточных версии 4 участников) | |||
| Строка 5: | Строка 5: | ||
'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/175396509 Зимовнов Андрей Вадимович] | '''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/175396509 Зимовнов Андрей Вадимович] | ||
| − | Лекции ПМИ проходят по | + | Лекции ПМИ проходят по понедельникам в 11:10 по [https://zoom.us/j/92432496193 ссылке]. |
Вычислительные мощности в облаке Azure для курса предоставила компания Microsoft. | Вычислительные мощности в облаке Azure для курса предоставила компания Microsoft. | ||
| Строка 17: | Строка 17: | ||
[https://github.com/ADKosm/lsml-2021-public Репозиторий с семинарами на GitHub] | [https://github.com/ADKosm/lsml-2021-public Репозиторий с семинарами на GitHub] | ||
| − | Самостоятельные задачи cдаются в Dropbox. Для каждого семинара своя отдельная ссылка на прием заданий: | + | [https://youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0o1M8LL429mY-jUGlYvTMsx YouTube канал с записями всех занятий] |
| + | |||
| + | Самостоятельные задачи cдаются в Dropbox. Дедлайны жесткие. Для каждого семинара своя отдельная ссылка на прием заданий: | ||
{| class="wikitable" | {| class="wikitable" | ||
|- | |- | ||
| − | ! Задание !! Ссылка для сдачи !! Дата выдачи !! Дедлайн | + | ! Задание !! Ссылка для сдачи !! Ссылка на домашнее задание !! Дата выдачи !! Дедлайн |
|- | |- | ||
| − | | Мини домашнее задание 1. Azure & Bash || https://www.dropbox.com/request/wLLX3aHRKwahk0ukMYxe || 20 января || 3 февраля 23:59 | + | | Мини домашнее задание 1. Azure & Bash || https://www.dropbox.com/request/wLLX3aHRKwahk0ukMYxe || https://bit.ly/2NbF2QX || 20 января || 3 февраля 23:59 |
|- | |- | ||
| − | | Мини домашнее задание 2. Hadoop & Spark || https://www.dropbox.com/request/jctWv4RclpbNUr7G4WCX || 10 февраля || | + | | Мини домашнее задание 2. Hadoop & Spark || https://www.dropbox.com/request/jctWv4RclpbNUr7G4WCX || https://bit.ly/3aSQbyd || 10 февраля || 7 марта 23:59 |
|- | |- | ||
| − | | Мини домашнее задание 3. Classic models || https://www.dropbox.com/request/AS0pVq4PVvn8IEk8aHQI || 24 февраля || | + | | Мини домашнее задание 3. Classic models || https://www.dropbox.com/request/AS0pVq4PVvn8IEk8aHQI || https://bit.ly/2ZKYvev || 24 февраля || 17 марта 23:59 |
|- | |- | ||
| − | | Мини домашнее задание 4. Neural netowrks || https://www.dropbox.com/request/lgnAY7cd2gNVTCMFqZY0 || | + | | Мини домашнее задание 4. Neural netowrks || https://www.dropbox.com/request/lgnAY7cd2gNVTCMFqZY0 || https://bit.ly/3lyUns8 || 18 марта || 28 марта 23:59 |
|- | |- | ||
| − | | Мини домашнее задание 5 (бонусное). KNN & Streaming || https://www.dropbox.com/request/8xvTfpzu14UVkN6oTf49 || 17 марта || 28 марта 23:59 | + | | Мини домашнее задание 5 (бонусное). KNN & Streaming || https://www.dropbox.com/request/8xvTfpzu14UVkN6oTf49 || Ищите в ноутбуках с последних семинаров || 17 марта || 28 марта 23:59 |
|- | |- | ||
| − | | Основное домашнее задание || https://www.dropbox.com/request/ntCyZLdoaRzUA4GohBEH || 24 февраля || | + | | Основное домашнее задание || https://www.dropbox.com/request/ntCyZLdoaRzUA4GohBEH || https://bit.ly/3bAmmmx || 24 февраля || 28 марта 23:59 |
|- | |- | ||
|} | |} | ||
| Строка 49: | Строка 51: | ||
| МОП 171 || Космачев Алексей Дмитриевич || Среда 14:40 - 16:00 || [https://zoom.us/j/97190579222 Zoom конференция] | | МОП 171 || Космачев Алексей Дмитриевич || Среда 14:40 - 16:00 || [https://zoom.us/j/97190579222 Zoom конференция] | ||
|- | |- | ||
| − | | МОП 172 || Орлов Никита || || | + | | МОП 172 || Орлов Никита Андреевич|| Вторник 11:10 - 12:30 || [https://zoom.us/j/98424368404?pwd=RHRCWkdJN3NhZmxFazB6b3RBcEpPUT09 Zoom конференция] |
|- | |- | ||
|} | |} | ||
| Строка 61: | Строка 63: | ||
При необходимости, можно писать на почту или в Telegram: | При необходимости, можно писать на почту или в Telegram: | ||
| − | Алексей | + | Алексей – [https://t.me/adkosm @adkosm] |
Никита – [https://t.me/naorlov @naorlov] | Никита – [https://t.me/naorlov @naorlov] | ||
| − | |||
=== Правила выставления оценок === | === Правила выставления оценок === | ||
| Строка 77: | Строка 78: | ||
Округление арифметическое. | Округление арифметическое. | ||
| − | |||
| − | |||
=== Правила сдачи заданий === | === Правила сдачи заданий === | ||
Текущая версия на 19:03, 15 января 2023
Содержание
[убрать]О курсе
Курс читается для студентов 4-го курса ПМИ ФКН ВШЭ в 3 модуле. Проводится с 2017 года.
Лектор: Зимовнов Андрей Вадимович
Лекции ПМИ проходят по понедельникам в 11:10 по ссылке.
Вычислительные мощности в облаке Azure для курса предоставила компания Microsoft.
Полезные ссылки
Таблица с оценками: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1cdzBaW_k4uzyMDtBijeyjji0o21VhJ3g-mO185vmKso/edit#gid=0
Репозиторий с лекциями на GitHub
Репозиторий с семинарами на GitHub
YouTube канал с записями всех занятий
Самостоятельные задачи cдаются в Dropbox. Дедлайны жесткие. Для каждого семинара своя отдельная ссылка на прием заданий:
| Задание | Ссылка для сдачи | Ссылка на домашнее задание | Дата выдачи | Дедлайн |
|---|---|---|---|---|
| Мини домашнее задание 1. Azure & Bash | https://www.dropbox.com/request/wLLX3aHRKwahk0ukMYxe | https://bit.ly/2NbF2QX | 20 января | 3 февраля 23:59 |
| Мини домашнее задание 2. Hadoop & Spark | https://www.dropbox.com/request/jctWv4RclpbNUr7G4WCX | https://bit.ly/3aSQbyd | 10 февраля | 7 марта 23:59 |
| Мини домашнее задание 3. Classic models | https://www.dropbox.com/request/AS0pVq4PVvn8IEk8aHQI | https://bit.ly/2ZKYvev | 24 февраля | 17 марта 23:59 |
| Мини домашнее задание 4. Neural netowrks | https://www.dropbox.com/request/lgnAY7cd2gNVTCMFqZY0 | https://bit.ly/3lyUns8 | 18 марта | 28 марта 23:59 |
| Мини домашнее задание 5 (бонусное). KNN & Streaming | https://www.dropbox.com/request/8xvTfpzu14UVkN6oTf49 | Ищите в ноутбуках с последних семинаров | 17 марта | 28 марта 23:59 |
| Основное домашнее задание | https://www.dropbox.com/request/ntCyZLdoaRzUA4GohBEH | https://bit.ly/3bAmmmx | 24 февраля | 28 марта 23:59 |
Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/RNZgXfAHNbG_biu3
Ошибки в материалах лекций/семинаров/заданий лучше всего оформлять в виде issue на github.
Семинары
| Группа | Преподаватель | Время | Аудитория |
|---|---|---|---|
| МОП 171 | Космачев Алексей Дмитриевич | Среда 14:40 - 16:00 | Zoom конференция |
| МОП 172 | Орлов Никита Андреевич | Вторник 11:10 - 12:30 | Zoom конференция |
Консультации
Консультации с преподавателями и учебными ассистентами (если иное не оговорено на странице семинаров конкретной группы) по курсу проводятся по предварительной договорённости ввиду невостребованности регулярных консультаций.
При необходимости, можно писать на почту или в Telegram:
Алексей – @adkosm
Никита – @naorlov
Правила выставления оценок
В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
- Мини домашние задания (4 обязательных и 1 бонусное)
- Основное домашнее задание
Итоговая оценка вычисляется:
Oитоговая = 0.125*(OМДЗ1 + OМДЗ2 + OМДЗ3 + OМДЗ4) + 0.5*OДЗ
Округление арифметическое.
Правила сдачи заданий
На все домашние задания каждому студенту отводится ~500$ для работы в облаке Azure. Важно останавливать\удалять ресурсы, создаваемые в облаке, так как в противном случае финансов может не хватить для выполнения всех заданий. Полезно при этом овладеть навыком сохранения промежуточных данных в облачном хранилище - это позволит максимально быстро выполнять задания с минимальными финансовыми затратами.
Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работы не принимаются.
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.
Полезные материалы
Книги
- Ron Bekkerman, Mikhail Bilenko, John Langford. Scaling up Machine Learning: Parallel and Distributed Approaches, Cambridge University Press, 2011.
- Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeff Ullman. Mining of Massive Datasets, Cambridge University Press, 2014.
- Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville. Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series), The MIT Press, 2016.
- Sandy Ryza, Uri Laserson, Sean Owen, Josh Wills. Advanced Analytics with Spark: Patterns for Learning from Data at Scale, O'Reilly Media, 2015.
Странички прошлых лет
http://wiki.cs.hse.ru/Машинное_обучение_на_больших_данных
http://wiki.cs.hse.ru/Машинное_обучение_на_больших_данных_2020
