Машинное обучение 1 — различия между версиями
Ekononova (обсуждение | вклад) |
Ekononova (обсуждение | вклад) (→Практические задания) |
||
(не показана одна промежуточная версия 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: | + | Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/+M-VDeipU6RwxZWZi |
− | Ссылка на курс в Anytask: | + | Ссылка на курс в Anytask: https://anytask.org/course/1142 |
− | 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] <- (это прошлогодняя форма, может быть, ссылка поменялась?) | Оставить отзыв на курс: [https://goo.gl/forms/5CddG0gc75VZvqi52 форма] <- (это прошлогодняя форма, может быть, ссылка поменялась?) | ||
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 | ||
|- | |- | ||
− | | | + | |БПМИ221 МОП || [https://t.me/madn_boi Морозов Никита] || https://t.me/+Tebvy9_svFM4NzYy || YXGcs5A |
+ | |- | ||
+ | |БПМИ222 МОП || [https://www.hse.ru/staff/esokolov Евгений Соколов] || https://t.me/+V92Tp5J-AG00ZmNi || PiXSpFL | ||
+ | |- | ||
+ | |БПМИ223 МОП || [https://t.me/nieto95 Косакин Даниил] || https://t.me/+1ZaN_ECrLTNlZTYy || ztAw4bD | ||
+ | |- | ||
+ | |БПМИ224 МОП || [https://t.me/kostyayatsok Еленик Константин] || Ссылка || zKRY4i4 | ||
+ | |- | ||
+ | |БПМИ225 РС || [https://t.me/wosadeh Кириллов Дмитрий] || https://t.me/+oKFSVLH-ymU5NWVi || CTJkd3J | ||
+ | |- | ||
+ | |БПМИ226 РС || [https://t.me/elena_semerova Семерова Елена] || https://t.me/+Lt1FGPp1vExhMDNi || kPkwXk3 | ||
+ | |- | ||
+ | |БПМИ227 ТИ и БПМИ228 АПР || [https://t.me/is_nikitin Никитин Илья] || https://t.me/+tRbZ0HffyLtkNjI6 || ThpWF4W | ||
+ | |- | ||
+ | |БПМИ229 АДИС || [https://t.me/Ppilif Ульянкин Филипп] || https://t.me/+CemuxhVSu0RkN2Ni || tOzduhC | ||
+ | |- | ||
+ | |БПМИ2210 || [https://t.me/markblumenau Марк Блуменау] || https://t.me/+KfKFDcMGTE43Y2Zi || 5i0zPiV | ||
+ | |- | ||
+ | |БЭАД221 и БЭАД222 || [https://t.me/horror_in_black Коган Александра] || https://t.me/+fpEzQPiecjQ2MDJi || ZUlrodJ | ||
+ | |- | ||
+ | |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 52: | Строка 78: | ||
! Группа !! Ассистент | ! Группа !! Ассистент | ||
|- | |- | ||
+ | |БПМИ221 МОП || | ||
+ | [https://t.me/timofon Сенин Тимофей Павлович] | ||
+ | |||
+ | [https://t.me/free001style Дробышевский Илья Александрович] | ||
+ | |- | ||
+ | |БПМИ222 МОП || | ||
+ | [https://t.me/torchrik Сорокин Дмитрий Алексеевич] | ||
+ | |||
+ | [https://t.me/thetruearsyha Скрибченко Арсений Владиславович] | ||
+ | |- | ||
+ | |БПМИ223 МОП || | ||
+ | [https://t.me/vsem_paket Саберов Динар Ренатович] | ||
+ | |||
+ | [https://t.me/TmBoris Панфилов Борис Сергеевич] | ||
+ | |- | ||
+ | |БПМИ224 МОП || | ||
+ | [https://t.me/n00t_noot Захарченко Максим Андреевич] | ||
+ | |||
+ | [https://t.me/epbugaev Бугаев Егор Петрович] | ||
+ | |- | ||
+ | |БПМИ225 РС || | ||
+ | [https://t.me/SonyaMaximova Максимова Софья Антоновна ] | ||
+ | |||
+ | [https://t.me/rsokurov Сокуров Рустам Астемирович] | ||
+ | |- | ||
+ | |БПМИ226 РС || | ||
+ | [https://t.me/lipperrdino Маркович Анна Александровна] | ||
+ | |||
+ | [https://t.me/Andrew_ut Уткин Андрей Сергеевич] | ||
+ | |- | ||
+ | |БПМИ227 ТИ и БПМИ228 АПР || | ||
+ | [https://t.me/volyachka Турчина Ольга Николаевна] | ||
+ | |||
+ | [https://t.me/el_el_k Шинкарев Елисей Сергеевич] | ||
+ | |- | ||
+ | |БПМИ229 АДИС || | ||
+ | [https://t.me/nimblesquirrel Замышевская Арина Александровна] | ||
+ | |||
+ | [https://t.me/Nekto22 Петрович Даниил Арсеньевич] | ||
+ | |- | ||
+ | |БПМИ2210 ПР || | ||
+ | [https://t.me/avkachanov Качанов Андрей Владимирович] | ||
+ | |||
+ | [https://t.me/mdeil007 Иванов Даниил Константинович] | ||
+ | |- | ||
+ | |БЭАД221 || | ||
+ | [https://t.me/sinkingfork Березин Даниил Сергеевич] | ||
+ | |||
+ | [https://t.me/vladikmartishevich Мартишевич Владислав] | ||
+ | |- | ||
+ | |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 103: | Строка 207: | ||
== Практические задания == | == Практические задания == | ||
− | '''Задание 1.''' Pandas и распределение студентов ПМИ по элективам. | + | '''Задание 1.''' Pandas/Polars и распределение студентов ПМИ по элективам. |
− | Мягкий дедлайн: 23:59 | + | Мягкий дедлайн: 23:59 06.10.2024 |
− | Жесткий дедлайн: 23:59 | + | Жесткий дедлайн: 23:59 10.10.2024 |
− | + | Делается один из [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/tree/master/2024-fall/homework-practice/homework-practice-01-tabular ноутбуков] на выбор: | |
+ | [https://contest.yandex.ru/contest/68637/problems/A/ Контест] | ||
+ | |||
+ | '''Задание 2.''' Sklearn, EDA | ||
+ | |||
+ | Мягкий дедлайн: 23:59 мск 27.10.2024 | ||
+ | |||
+ | Жёсткий дедлайн: 23:59 мск 31.10.2024 | ||
+ | |||
+ | [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2024-fall/homework-practice/homework_practice_02_linregr.ipynb 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) | ||
+ | |||
+ | [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 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) | ||
+ | |||
+ | [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2024-fall/homework-practice/homework_practice_04_linclass.ipynb 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) | ||
+ | |||
+ | [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] | ||
+ | |||
+ | [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] | ||
+ | |||
+ | [https://contest.yandex.ru/contest/72492 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) | ||
+ | |||
+ | [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] | ||
+ | |||
+ | [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] | ||
== Теоретические домашние задания == | == Теоретические домашние 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 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. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2024-fall/homework-theory/homework-theory-02-derivatives.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]] | ||
== Бонусы за соревнования == | == Бонусы за соревнования == |
Текущая версия на 15:03, 13 декабря 2024
Содержание
О курсе
Курс читается для студентов 3-го курса ПМИ ФКН ВШЭ в 1-2 модулях.
Проводится с 2016 года.
Лектор: Соколов Евгений Андреевич
Полезные ссылки
Репозиторий с материалами на GitHub
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 | |
БПМИ222 МОП | |
БПМИ223 МОП | |
БПМИ224 МОП | |
БПМИ225 РС | |
БПМИ226 РС | |
БПМИ227 ТИ и БПМИ228 АПР | |
БПМИ229 АДИС | |
БПМИ2210 ПР | |
БЭАД221 | |
БЭАД222 | |
ФЭН | |
ВСН | |
КНАД | |
КНАД |
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:
Задание 2. Sklearn, EDA
Мягкий дедлайн: 23:59 мск 27.10.2024
Жёсткий дедлайн: 23:59 мск 31.10.2024
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
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)
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 шаблон для реализации дерева
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 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
- Курс по машинному обучению К.В. Воронцова
- Видеозаписи лекций курса Школы Анализа Данных, К.В. Воронцов
- Coursera: Машинное обучение от статистики до нейросетей (специализация)
- Coursera: Машинное обучение и анализ данных (специализация)
- Coursera: Введение в машинное обучение, К.В. Воронцов
- Введение в машинное обучение (онлайн-курс НИУ ВШЭ)