Машинное обучение 1 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Создание новой страницы по шаблону.)
(→‎Практические задания)
 
(не показаны 22 промежуточные версии 2 участников)
Строка 19: Строка 19:
  
 
[https://github.com/esokolov/ml-course-hse Репозиторий с материалами на GitHub]
 
[https://github.com/esokolov/ml-course-hse Репозиторий с материалами на GitHub]
 +
 +
[https://disk.yandex.ru/d/SX173FQtUqXtPA Видеозаписи лекций этого года]
  
 
[https://www.youtube.com/watch?v=OBG6EUSRC9g&list=PLEqoHzpnmTfDwuwrFHWVHdr1-qJsfqCUX Видеозаписи лекций 18/19 года]
 
[https://www.youtube.com/watch?v=OBG6EUSRC9g&list=PLEqoHzpnmTfDwuwrFHWVHdr1-qJsfqCUX Видеозаписи лекций 18/19 года]
Строка 26: Строка 28:
 
Канал в telegram для объявлений: https://t.me/+gxrF4fgHSmMwMDhi
 
Канал в telegram для объявлений: https://t.me/+gxrF4fgHSmMwMDhi
  
−
Чат в telegram для обсуждений: [ещё не готов]
+
Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/+M-VDeipU6RwxZWZi
  
−
Ссылка на курс в Anytask: [ещё не готово]
+
Ссылка на курс в Anytask: https://anytask.org/course/1142
  
−
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1SXEMnqS2aKEeZsAEKPk6Lxxmxm1DHONWmofufe0jvmg/edit?usp=sharing Таблица с оценками]
+
Таблица с оценками: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1eS4JqgeeI72mX_gaBN6C_XMItWAvJ5TP_5b6tVoROxc/edit?usp=sharing
  
−
Оставить отзыв на курс: [https://goo.gl/forms/5CddG0gc75VZvqi52 форма]
+
Оставить отзыв на курс: [https://goo.gl/forms/5CddG0gc75VZvqi52 форма] <- (это прошлогодняя форма, может быть, ссылка поменялась?)
  
 
'''Вопросы''' по курсу можно задавать в телеграм лектору (esokolov@) или семинаристу.
 
'''Вопросы''' по курсу можно задавать в телеграм лектору (esokolov@) или семинаристу.
Строка 43: Строка 45:
 
! Группа !! Преподаватель !! Ссылка на чат в телеграме !! Код инвайта на энитаск
 
! Группа !! Преподаватель !! Ссылка на чат в телеграме !! Код инвайта на энитаск
 
|-
 
|-
−
| 211 (МОП) || [https://www.hse.ru/org/persons/225560347 Морозов Никита Витальевич] || || 9SD8UZw
+
|БПМИ221 МОП || [https://t.me/madn_boi Морозов Никита] || https://t.me/+Tebvy9_svFM4NzYy || YXGcs5A
 
|-
 
|-
−
| 212 (МОП) || [https://www.hse.ru/staff/esokolov Соколов Евгений Андреевич] || || p7xUNm6
+
|БПМИ222 МОП || [https://www.hse.ru/staff/esokolov Евгений Соколов] || https://t.me/+V92Tp5J-AG00ZmNi || PiXSpFL
 
|-
 
|-
−
| 213 (МОП) || [Еленик Константин] || || BQJIqvE
+
|БПМИ223 МОП || [https://t.me/nieto95 Косакин Даниил] || https://t.me/+1ZaN_ECrLTNlZTYy || ztAw4bD
 
|-
 
|-
−
| 214 (ТИ) + 217 (АПР) || [Сендерович Александра] || https://t.me/+KZTbPhO6JR9hZjRi || 5QBsIpt
+
|БПМИ224 МОП ||   [https://t.me/kostyayatsok Еленик Константин]  || Ссылка || zKRY4i4
 
|-
 
|-
−
| 215 (РС) || [Орлов Александр] || https://t.me/+Nwx3IQMQiE82NzQy || H4L7odY
+
|БПМИ225 РС || [https://t.me/wosadeh Кириллов Дмитрий] || https://t.me/+oKFSVLH-ymU5NWVi || CTJkd3J
 
|-
 
|-
−
| 216 (РС) || [https://www.hse.ru/org/persons/225544191 Коган Александра] || https://t.me/+d0dSIctKNRg1MzUy || dgZTdtM
+
|БПМИ226 РС || [https://t.me/elena_semerova Семерова Елена] || https://t.me/+Lt1FGPp1vExhMDNi || kPkwXk3
 
|-
 
|-
−
| 218 (АДИС) || [Ульянкин Филипп] || || DMyEAZA
+
|БПМИ227 ТИ и БПМИ228 АПР || [https://t.me/is_nikitin Никитин Илья] || https://t.me/+tRbZ0HffyLtkNjI6 || ThpWF4W
 
|-
 
|-
−
| 2110 (ПР) || [Иванов Семен] || || NkV8Do3
+
|БПМИ229 АДИС || [https://t.me/Ppilif Ульянкин Филипп] || https://t.me/+CemuxhVSu0RkN2Ni || tOzduhC
 
|-
 
|-
−
| ФЭН1 || [Багиров Гейдар] || || ZdRjV35
+
|БПМИ2210 || [https://t.me/markblumenau Марк Блуменау] || https://t.me/+KfKFDcMGTE43Y2Zi || 5i0zPiV
 
|-
 
|-
−
| ФЭН2 || [Баранов Михаил] || || ev5RYXy
+
|БЭАД221 и БЭАД222 || [https://t.me/horror_in_black Коган Александра] || https://t.me/+fpEzQPiecjQ2MDJi || ZUlrodJ
 
|-
 
|-
−
| КНАД || [Косакин Даниил] || https://t.me/+Z4WfCB778mI0ZjI6 || AxaC2TP
+
|КНАД || [https://t.me/call_me_Dory Диана]  || https://t.me/+p7W7oYk0zl9iMmEy || BslQymU
 +
|-
 +
|ФЭН ||  [https://t.me/y_prosha Якуба Прохор]  || https://t.me/+WRlNS0Hk5ltlNWZi || r21CfKc
 +
|-
 +
|ВСН ||  [https://t.me/KkO_oRrNnEeYy Томащук Корней] || https://t.me/+otp_wrkMyQIxMDU6 || Pp6NVC4
 
|}
 
|}
  
Строка 72: Строка 78:
 
! Группа !! Ассистент
 
! Группа !! Ассистент
 
|-
 
|-
−
| 211 (МОП) || [https://t.me/TheDullestPageOnTelegram Петренко Максим], [https://t.me/tutugarin Ершов Иван]
+
|БПМИ221 МОП ||
 +
[https://t.me/timofon Сенин Тимофей Павлович]
 +
 
 +
[https://t.me/free001style  Дробышевский Илья Александрович]
 
|-
 
|-
−
| 212 (МОП) || [https://t.me/mishlen25 Исаков Михаил], [https://t.me/kemmeritocracy Кеммер Анастасия]
+
|БПМИ222 МОП ||
 +
[https://t.me/torchrik Сорокин Дмитрий Алексеевич]
 +
 
 +
[https://t.me/thetruearsyha Скрибченко Арсений Владиславович]
 
|-
 
|-
−
| 213 (МОП) || [https://t.me/kvdmitrieva Дмитриева Екатерина], [https://t.me/@mdeil007 Данил Иванов]
+
|БПМИ223 МОП ||
 +
[https://t.me/vsem_paket Саберов Динар Ренатович]
 +
 
 +
[https://t.me/TmBoris Панфилов Борис Сергеевич]
 
|-
 
|-
−
| 214 (ТИ) + 217 (АПР) || [https://t.me/rey_arzhan Аржанцев Андрей], [https://t.me/artem_babak Бабак Артем Юрьевич]
+
|БПМИ224 МОП ||
 +
[https://t.me/n00t_noot Захарченко Максим Андреевич]
 +
 
 +
[https://t.me/epbugaev Бугаев Егор Петрович]
 
|-
 
|-
−
| 215 (РС) || [https://t.me/aiziks Максутова Айза]
+
|БПМИ225 РС ||
 +
[https://t.me/SonyaMaximova Максимова Софья Антоновна ]
 +
 
 +
[https://t.me/rsokurov Сокуров Рустам Астемирович]
 
|-
 
|-
−
| 216 (РС) || [https://t.me/afnastya Афанасьева Анастасия]
+
|БПМИ226 РС ||
 +
[https://t.me/lipperrdino Маркович Анна Александровна]
 +
 
 +
[https://t.me/Andrew_ut Уткин Андрей Сергеевич]
 
|-
 
|-
−
| 218 (АДИС) || [https://t.me/elineii Костромина Алина], [https://t.me/dogfew Перепелкин Владимир]
+
|БПМИ227 ТИ и БПМИ228 АПР ||
 +
[https://t.me/volyachka Турчина Ольга Николаевна]
 +
 
 +
[https://t.me/el_el_k Шинкарев Елисей Сергеевич]
 
|-
 
|-
−
| 2110 (ПР) || [https://t.me/cocosinca Неудачина Ева]
+
|БПМИ229 АДИС ||
 +
[https://t.me/nimblesquirrel Замышевская Арина Александровна]
 +
 
 +
[https://t.me/Nekto22 Петрович Даниил Арсеньевич]
 
|-
 
|-
−
| ФЭН1 || [https://t.me/jeembogod Березовский Валерий], [https://t.me/amsilevich Силевич Артем]
+
|БПМИ2210 ПР ||
 +
[https://t.me/avkachanov Качанов Андрей Владимирович]
 +
 
 +
[https://t.me/mdeil007 Иванов Даниил Константинович]
 
|-
 
|-
−
| ФЭН2 || [https://t.me/manukyan077 Манукян Айк]
+
|БЭАД221  ||
 +
[https://t.me/sinkingfork Березин Даниил Сергеевич]
 +
 
 +
[https://t.me/vladikmartishevich Мартишевич Владислав]
 
|-
 
|-
−
| КНАД || [https://t.me/pauchara0 Петров Олег]
+
|БЭАД222 ||
 +
[https://t.me/ponomarchuk_anna Пономарчук Анна Сергеевна]
 +
 
 +
[https://t.me/pash1i Шишлянников Павел Александрович]
 +
|-
 +
|ФЭН ||
 +
[https://t.me/ankp0 Янковская Анна Михайловна]
 +
 
 +
[https://t.me/paramonidotmp3 Парамонов Всеволод Антонович]
 +
 
 +
[https://t.me/mkurchenko Курченко Михаил Алексеевич]
 +
 
 +
[https://t.me/antyats Яценко Антон Игоревич]
 +
|-
 +
|ВСН ||
 +
[https://t.me/Mathew_K Кривда Матвей Александрович]
 +
 
 +
[https://t.me/pokrovchan Розаева Мария Михайловна]
 +
|-
 +
|КНАД ||
 +
[https://t.me/ilyhav Веселов Илья Николаевич]
 +
 
 +
[https://t.me/DmAxel Рябков Игорь Дмитриевич]
 +
|-
 +
|КНАД ||
 +
[https://t.me/bulbazavr_fcs Ларин Иван]
 +
 
 +
[https://t.me/Sllaavva Юсупов Вячеслав Александрович]
 
|}
 
|}
  
Строка 138: Строка 201:
  
 
Ко всем конспектам на GitHub есть исходники. Исправления и дополнения всячески приветствуются!
 
Ко всем конспектам на GitHub есть исходники. Исправления и дополнения всячески приветствуются!
−
 
−
'''Лекция 1''' (8 сентября). Введение в машинное обучение. Основные термины, постановки задач и примеры применения. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2023-fall/lecture-notes/lecture01-intro.pdf Конспект]] [[https://youtu.be/n_2_eq6Y-c8 Запись лекции]]
 
−
 
−
'''Лекция 2''' (15 сентября). Линейная регрессия. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2023-fall/lecture-notes/lecture02-linregr.pdf Конспект]] [[https://youtu.be/n69ER7RJLys Запись лекции]]
 
−
 
−
'''Лекция 3''' (22 сентября). Обобщающая способность, градиентные методы. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2023-fall/lecture-notes/lecture03-linregr.pdf Конспект]] [[https://youtu.be/43sSNZPHBxI Запись лекции]]
 
−
 
−
'''Лекция 4''' (29 сентября). Модификации градиентного спуска, регуляризация. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2023-fall/lecture-notes/lecture04-linregr.pdf Конспект]] [[https://youtu.be/AJYcKzlFg1A Запись лекции]]
 
−
 
−
'''Лекция 5''' (6 октября). Регуляризация, разреженные модели, линейная классификация. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2023-fall/lecture-notes/lecture05-linclass.pdf Конспект]] [[https://youtu.be/TXZsyWq_WKo Запись лекции]]
 
−
 
−
'''Лекция 6''' (13 октября). Метрики качества классификации. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2023-fall/lecture-notes/lecture06-linclass.pdf Конспект]] [[https://youtu.be/jNebp1-XxMw Запись лекции]]
 
−
 
−
'''Лекция 7''' (20 октября). Логистическая регрессия. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2023-fall/lecture-notes/lecture06-linclass.pdf Конспект]] [[https://www.youtube.com/watch?v=6FAXXihxbRQ Запись лекции]]
 
−
 
−
'''Лекция 8''' (27 октября). SVM, многоклассовая классификация. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2023-fall/lecture-notes/lecture07-linclass.pdf Конспект]] [[https://www.youtube.com/watch?v=lTmBBppJGmM Запись лекции]]
 
−
 
−
'''Лекция 9''' (3 ноября). Решающие деревья. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2023-fall/lecture-notes/lecture08-trees.pdf Конспект]] [[https://youtu.be/5wvbnQbRS-E Запись лекции]]
 
−
 
−
'''Лекция 10''' (10 ноября). Решающие деревья, разложение ошибки на смещение и разброс. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2023-fall/lecture-notes/lecture09-ensembles.pdf Конспект]] [[https://youtu.be/MUSQhD9TLUw Запись лекции]]
 
−
 
−
'''Лекция 11''' (17 ноября). Бэггинг, градиентный бустинг. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2023-fall/lecture-notes/lecture10-ensembles.pdf Конспект]] [[https://youtu.be/UxWTb1XDh4c Запись лекции]]
 
−
 
−
'''Лекция 12''' (24 ноября). Градиентный бустинг. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2023-fall/lecture-notes/lecture11-ensembles.pdf Конспект]] [[https://www.youtube.com/watch?v=pDxkheswP0w Запись лекции]]
 
−
 
−
'''Лекция 13''' (15 декабря). Градиентный бустинг. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2023-fall/lecture-notes/lecture11-ensembles.pdf Конспект]] [[https://youtu.be/zfJ_GFeLGJc Запись лекции]]
 
  
 
== Семинары ==
 
== Семинары ==
  
−
'''Семинар 1'''. pandas. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2022-fall/seminars/sem01-pandas.ipynb Ноутбук]]
 
  
−
'''Семинар 2'''. sklearn и линейная регрессия. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2022-fall/seminars/sem02-sklearn-linregr.ipynb Ноутбук]]
+
== Практические задания ==
  
−
'''Семинар 3'''. Матрично-векторное диффернцирование. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2022-fall/seminars/sem03-vector-diff.pdf Конспект]]
+
'''Задание 1.''' Pandas/Polars и распределение студентов ПМИ по элективам.  
 +
 +
Мягкий дедлайн: 23:59 06.10.2024
  
−
'''Семинар 4'''. Работа с данными и признаками. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2022-fall/seminars/sem04-features.ipynb Ноутбук]]
+
Жесткий дедлайн: 23:59 10.10.2024
  
−
'''Семинар 5'''. Метрики классификации. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2022-fall/seminars/sem05-linclass-metrics.pdf Конспект]]
+
Делается один из [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/tree/master/2024-fall/homework-practice/homework-practice-01-tabular ноутбуков] на выбор:
  
−
'''Семинар 6'''. Калибровка вероятностей. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2022-fall/seminars/sem06-calibration.ipynb Ноутбук]][[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2022-fall/seminars/sem06-probs-quantile.pdf Конспект]]
+
[https://contest.yandex.ru/contest/68637/problems/A/ Контест]
  
−
'''Семинар 7'''. Решающие деревья. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2022-fall/seminars/sem07-trees.ipynb Ноутбук]][[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2022-fall/seminars/sem07-trees.pdf Конспект]]
+
'''Задание 2.''' Sklearn, EDA
 +
 +
Мягкий дедлайн: 23:59 мск 27.10.2024
  
−
'''Семинар 8'''. Разложение ошибки на смещение и разброс. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2022-fall/seminars/sem08-bvd.pdf Конспект]]
+
Жёсткий дедлайн: 23:59 мск 31.10.2024
  
−
'''Семинар 9'''. Градиентный бустинг. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2022-fall/seminars/sem09-gbm-part1.pdf Конспект]]
+
[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2024-fall/homework-practice/homework_practice_02_linregr.ipynb Ссылка на ноутбук]
  
−
'''Семинар 10'''. Виды градиентного бустинга: XGB, LightGBM, CatBoost. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2022-fall/seminars/sem10-gbm.pdf Конспект]]
 
  
−
'''Семинар 11'''. Кластеризация. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2022-fall/seminars/sem11_clustering.ipynb Ноутбук]]
 
  
−
'''Семинар 12'''. Методы понижения размерности: PCE, tSNE. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2022-fall/seminars/sem12-pca.pdf Конспект]][[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2022-fall/seminars/sem12_pca_tsne.ipynb Ноутбук]]
+
'''Задание 3.''' Градиентные спуски
−
 
+
−
== Практические задания ==
+
−
 
+
−
'''Задание 1.''' Pandas и распределение студентов ПМИ по элективам.
+
 
   
 
   
−
Мягкий дедлайн: 23:59 02.10.2023
+
Мягкий дедлайн: 13 ноября 2024 года, 23:59 МСК (UTC+3)
  
−
Жесткий дедлайн: 23:59 06.10.2023
+
Жесткий дедлайн: 15 ноября 2024 года, 23:59 МСК (UTC+3) (но можно сдать 16/17 ноября с обязательным штрафом -3/-4 балла)
  
−
[[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2023-fall/homeworks-practice/homework-practice-01-pandas.ipynb Ноутбук с заданием]]
+
[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2024-fall/homework-practice/homework-practice-03-gd/homework-practice-03-gd.ipynb Ссылка на ноутбук]  
 +
[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/tree/master/2024-fall/homework-practice/homework-practice-03-gd Ссылка на остальные материалы]
  
 +
[https://contest.yandex.ru/contest/70588/problems/ Контест]
  
−
'''Задание 2.''' Exploratory Data Analysis и линейная регрессия.
 
  
−
Мягкий дедлайн: 23:59 18.10.2023
+
'''Задание 4.''' Логистическая регрессия
  
−
Жесткий дедлайн: 23:59 22.10.2023
+
 +
Мягкий дедлайн: 28 ноября 2024 года, 23:59 МСК (UTC+3)
  
−
[[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2023-fall/homeworks-practice/homework-practice-02-linregr.ipynb Ноутбук с заданием]]
+
Жесткий дедлайн: 2 декабря 2024 года, 23:59 МСК (UTC+3)
  
 +
[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2024-fall/homework-practice/homework_practice_04_linclass.ipynb Ссылка на ноутбук]
  
−
'''Задание 3.''' Градиентный спуск и линейная регрессия.
 
  
−
Мягкий дедлайн: 23:59 08.11.2023
+
'''Задание 5.''' Решающие деревья
  
−
Жесткий дедлайн: 23:59 12.11.2023
+
Мягкий дедлайн: 11 декабря 2024 года, 23:59 МСК (UTC+3)
  
−
[[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/tree/master/2023-fall/homeworks-practice/homework-practice-03-gd Файлы]]
+
Жесткий дедлайн: 13 декабря 2024 года, 23:59 МСК (UTC+3)
  
 +
[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2024-fall/homework-practice/homework-practice-05-trees/homework-practice-05-trees.ipynb Ссылка на ноутбук]
  
−
'''Задание 4.''' Классификация и калибровка вероятностей.
+
[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2024-fall/homework-practice/homework-practice-05-trees/hw5code.py Ссылка на шаблон для реализации дерева]
  
−
Мягкий дедлайн: 23:59 22.11.2023
+
[https://contest.yandex.ru/contest/72492 Контест]
  
−
Жесткий дедлайн: 23:59 26.11.2023
+
'''Задание 6.''' Градиентный бустинг
  
−
[[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2023-fall/homeworks-practice/homework-practice-04-linclass.ipynb Ноутбук с заданием]]
+
Мягкий дедлайн: 22 декабря 2024 года, 23:59 МСК (UTC+3)
  
 +
Жесткий дедлайн: 22 декабря 2024 года, 23:59 МСК (UTC+3)
  
−
'''Задание 5.''' Решающие деревья.
+
[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2024-fall/homework-practice/homework-practice-06-boosting/homework_practice_06_boosting.ipynb Ссылка на ноутбук]
  
−
Мягкий дедлайн: 23:59 12.12.2023
+
[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2024-fall/homework-practice/homework-practice-06-boosting/boosting.py Ссылка на шаблон для реализации бустинга]
−
 
+
−
Жесткий дедлайн: 23:59 14.12.2023
+
−
 
+
−
[[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/tree/master/2023-fall/homeworks-practice/homework-practice-05-trees Файлы]]
+
  
 
== Теоретические домашние задания ==
 
== Теоретические домашние задания ==
Строка 241: Строка 275:
 
'''Теоретическое ДЗ 1.''' Линейные модели. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2023-fall/homeworks-theory/homework-theory-01-linear-models.pdf Задания]]
 
'''Теоретическое ДЗ 1.''' Линейные модели. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2023-fall/homeworks-theory/homework-theory-01-linear-models.pdf Задания]]
  
−
'''Теоретическое ДЗ 2.''' Матрично-векторное дифференцирование и градиентный спуск. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2023-fall/homeworks-theory/homework-theory-02-derivatives.pdf Задания]]
+
'''Теоретическое ДЗ 2.''' Матрично-векторное дифференцирование. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2024-fall/homework-theory/homework-theory-02-derivatives.pdf Задания]]
  
−
'''Теоретическое ДЗ 3.1.''' SVM и логистическая регрессия. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2023-fall/homeworks-theory/homework-theory-03_part1-logreg-svm.pdf Задания]]
+
'''Теоретическое ДЗ 3.''' Классификация. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2024-fall/homework-theory/homework-theory-03-linclass.pdf Задания]]
−
 
+
−
'''Теоретическое ДЗ 3.2.''' Метрики классификации. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2023-fall/homeworks-theory/homework-theory-03_part2-clf-metrics.pdf Задания]]
+
  
 
== Бонусы за соревнования ==
 
== Бонусы за соревнования ==
−
 
−
За успешное участие в соревнованиях по анализу данных могут быть выставлены бонусные баллы, которые можно прибавить к оценке за любое практическое или теоретическое домашнее задание, а также за самостоятельную работу. Под успешным участием понимается попадание в топ-10% мест; если соревнование особо сложное и крупное, может рассматриваться и попадание в топ-20% мест. Конкретное число баллов определяется преподавателями и зависит от сложности соревнования и занятого места. За одно соревнование можно получить не более 5 баллов. Для получения оценки необходимо предоставить краткий отчёт о решении задачи.
 
  
 
== Контрольная работа ==
 
== Контрольная работа ==
−
 
−
Контрольная работа состоится 8 декабря на лекции (в 11:10). Продолжительность — 80 минут.
 
−
 
−
[https://docs.google.com/document/d/1tVLi0Dbkh-PHTvZR4Nn57oJi0Lt6tkkWCaRL32SoQls/edit?usp=sharing Вопросы для подготовки]
 
−
 
−
[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-fall/midterm-fall-2020-example.pdf Нулевой вариант]
 
−
 
−
[https://github.com/hse-ds/iad-intro-ds/blob/master/2021/kr/kr2021-var0.pdf Нулевой вариант с майнора ИАД (попроще, но всё равно полезно прорешать)]
 
  
 
== Экзамен ==
 
== Экзамен ==
Строка 283: Строка 305:
  
 
== Страницы предыдущих лет ==
 
== Страницы предыдущих лет ==
 +
[[Машинное_обучение_1/2023_2024 | 2023/2024 учебный год]]
 +
 
[[Машинное_обучение_1/2022_2023 | 2022/2023 учебный год]]
 
[[Машинное_обучение_1/2022_2023 | 2022/2023 учебный год]]
  

Текущая версия на 15:03, 13 декабря 2024

О курсе

borderless

Курс читается для студентов 3-го курса ПМИ ФКН ВШЭ в 1-2 модулях.

Проводится с 2016 года.

Лектор: Соколов Евгений Андреевич




Полезные ссылки

Карточка курса и программа

Репозиторий с материалами на GitHub

Видеозаписи лекций этого года

Видеозаписи лекций 18/19 года

Почта для сдачи домашних заданий (на самом деле задания сдаются в AnyTask, но если он не работает, то присылайте на почту): hse.cs.ml+<номер группы>@gmail.com (например, hse.cs.ml+171@gmail.com)

Канал в telegram для объявлений: https://t.me/+gxrF4fgHSmMwMDhi

Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/+M-VDeipU6RwxZWZi

Ссылка на курс в Anytask: https://anytask.org/course/1142

Таблица с оценками: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1eS4JqgeeI72mX_gaBN6C_XMItWAvJ5TP_5b6tVoROxc/edit?usp=sharing

Оставить отзыв на курс: форма <- (это прошлогодняя форма, может быть, ссылка поменялась?)

Вопросы по курсу можно задавать в телеграм лектору (esokolov@) или семинаристу. Вопросы по материалам лекций/семинаров и по заданиям лучше всего задавать на форуме.

Семинары

Группа Преподаватель Ссылка на чат в телеграме Код инвайта на энитаск
БПМИ221 МОП Морозов Никита https://t.me/+Tebvy9_svFM4NzYy YXGcs5A
БПМИ222 МОП Евгений Соколов https://t.me/+V92Tp5J-AG00ZmNi PiXSpFL
БПМИ223 МОП Косакин Даниил https://t.me/+1ZaN_ECrLTNlZTYy ztAw4bD
БПМИ224 МОП Еленик Константин Ссылка zKRY4i4
БПМИ225 РС Кириллов Дмитрий https://t.me/+oKFSVLH-ymU5NWVi CTJkd3J
БПМИ226 РС Семерова Елена https://t.me/+Lt1FGPp1vExhMDNi kPkwXk3
БПМИ227 ТИ и БПМИ228 АПР Никитин Илья https://t.me/+tRbZ0HffyLtkNjI6 ThpWF4W
БПМИ229 АДИС Ульянкин Филипп https://t.me/+CemuxhVSu0RkN2Ni tOzduhC
БПМИ2210 Марк Блуменау https://t.me/+KfKFDcMGTE43Y2Zi 5i0zPiV
БЭАД221 и БЭАД222 Коган Александра https://t.me/+fpEzQPiecjQ2MDJi ZUlrodJ
КНАД Диана https://t.me/+p7W7oYk0zl9iMmEy BslQymU
ФЭН Якуба Прохор https://t.me/+WRlNS0Hk5ltlNWZi r21CfKc
ВСН Томащук Корней https://t.me/+otp_wrkMyQIxMDU6 Pp6NVC4

Ассистенты

Группа Ассистент
БПМИ221 МОП

Сенин Тимофей Павлович

Дробышевский Илья Александрович

БПМИ222 МОП

Сорокин Дмитрий Алексеевич

Скрибченко Арсений Владиславович

БПМИ223 МОП

Саберов Динар Ренатович

Панфилов Борис Сергеевич

БПМИ224 МОП

Захарченко Максим Андреевич

Бугаев Егор Петрович

БПМИ225 РС

Максимова Софья Антоновна

Сокуров Рустам Астемирович

БПМИ226 РС

Маркович Анна Александровна

Уткин Андрей Сергеевич

БПМИ227 ТИ и БПМИ228 АПР

Турчина Ольга Николаевна

Шинкарев Елисей Сергеевич

БПМИ229 АДИС

Замышевская Арина Александровна

Петрович Даниил Арсеньевич

БПМИ2210 ПР

Качанов Андрей Владимирович

Иванов Даниил Константинович

БЭАД221

Березин Даниил Сергеевич

Мартишевич Владислав

БЭАД222

Пономарчук Анна Сергеевна

Шишлянников Павел Александрович

ФЭН

Янковская Анна Михайловна

Парамонов Всеволод Антонович

Курченко Михаил Алексеевич

Яценко Антон Игоревич

ВСН

Кривда Матвей Александрович

Розаева Мария Михайловна

КНАД

Веселов Илья Николаевич

Рябков Игорь Дмитриевич

КНАД

Ларин Иван

Юсупов Вячеслав Александрович

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
  • Письменная контрольная работа
  • Письменный экзамен

Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за работу в семестре и оценки за экзамен:

Итог = Округление(0.15 * ПР + 0.4 * ДЗ + 0.15 * КР + 0.3 * Э)

ПР — средняя оценка за самостоятельные работы на семинарах

ДЗ — средняя оценка за практические домашние работы на Python

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.

Два раза студент может сдать домашнее задание после мягкого дедлайна (но до жёсткого) без штрафов.

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.

Использовать генеративные модели (ChatGPT, GitHub Copilot и прочие) можно. Но если вы их применяете, то обязательно нужно сделать следующее:

1. Указывать, какие части ДЗ выполнены с использованием генеративных моделей.

2. Добавить в конец вашего решения небольшой раздел с рефлексией, где вы описываете, как подбирали промпты, какие заметили преимущества и недостатки генеративных моделей при выполнении данного ДЗ.

Также мы в любом случае оставляем за собой право пригласить студента для защиты своего ДЗ, если заподозрим плагиат.

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

Ко всем конспектам на GitHub есть исходники. Исправления и дополнения всячески приветствуются!

Семинары

Практические задания

Задание 1. Pandas/Polars и распределение студентов ПМИ по элективам.

Мягкий дедлайн: 23:59 06.10.2024

Жесткий дедлайн: 23:59 10.10.2024

Делается один из ноутбуков на выбор:

Контест

Задание 2. Sklearn, EDA

Мягкий дедлайн: 23:59 мск 27.10.2024

Жёсткий дедлайн: 23:59 мск 31.10.2024

Ссылка на ноутбук


Задание 3. Градиентные спуски

Мягкий дедлайн: 13 ноября 2024 года, 23:59 МСК (UTC+3)

Жесткий дедлайн: 15 ноября 2024 года, 23:59 МСК (UTC+3) (но можно сдать 16/17 ноября с обязательным штрафом -3/-4 балла)

Ссылка на ноутбук Ссылка на остальные материалы

Контест


Задание 4. Логистическая регрессия


Мягкий дедлайн: 28 ноября 2024 года, 23:59 МСК (UTC+3)

Жесткий дедлайн: 2 декабря 2024 года, 23:59 МСК (UTC+3)

Ссылка на ноутбук


Задание 5. Решающие деревья

Мягкий дедлайн: 11 декабря 2024 года, 23:59 МСК (UTC+3)

Жесткий дедлайн: 13 декабря 2024 года, 23:59 МСК (UTC+3)

Ссылка на ноутбук

Ссылка на шаблон для реализации дерева

Контест

Задание 6. Градиентный бустинг

Мягкий дедлайн: 22 декабря 2024 года, 23:59 МСК (UTC+3)

Жесткий дедлайн: 22 декабря 2024 года, 23:59 МСК (UTC+3)

Ссылка на ноутбук

Ссылка на шаблон для реализации бустинга

Теоретические домашние задания

Теоретическое ДЗ 1. Линейные модели. [Задания]

Теоретическое ДЗ 2. Матрично-векторное дифференцирование. [Задания]

Теоретическое ДЗ 3. Классификация. [Задания]

Бонусы за соревнования

Контрольная работа

Экзамен

Полезные материалы

Книги

  • Учебник по машинному обучению от ШАД
  • Hastie T., Tibshirani R, Friedman J. The Elements of Statistical Learning (2nd edition). Springer, 2009.
  • Bishop C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006.
  • Mohri M., Rostamizadeh A., Talwalkar A. Foundations of Machine Learning. MIT Press, 2012.
  • Murphy K. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press, 2012.
  • Mohammed J. Zaki, Wagner Meira Jr. Data Mining and Analysis. Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge University Press, 2014.
  • Willi Richert, Luis Pedro Coelho. Building Machine Learning Systems with Python. Packt Publishing, 2013.

Курсы по машинному обучению и анализу данных

Страницы предыдущих лет

2023/2024 учебный год

2022/2023 учебный год

2021/2022 учебный год

2020/2021 учебный год

2019/2020 учебный год

2018/2019 учебный год

2017/2018 учебный год

2016/2017 учебный год

Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Машинное_обучение_1&oldid=88593»