Современные методы машинного обучения (курс майнора) — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(→‎Коллоквиум)
(→‎Страницы групп)
Строка 117: Строка 117:
 
* [[Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД1-5|ИАД5]]
 
* [[Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД1-5|ИАД5]]
 
* [[Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД2-6|ИАД6]]
 
* [[Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД2-6|ИАД6]]
−
* [[Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7|ИАД7]]
+
* [[Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора)/ИАД-7|ИАД7]]
 
* [[Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора)/ИАД-8 | ИАД8]]
 
* [[Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора)/ИАД-8 | ИАД8]]
  

Версия 00:03, 15 ноября 2016

О курсе

Программа

Официальная программа появится после ее утверждения. Пока можно посмотреть черновик.

Оценка за курс

Оценка за курс складывается из:

  • Домашние работы (в том числе соревнования).
  • Проверочные работы на семинарах.
  • Аудиторная работа.
  • Коллоквиум в конце 1 модуля.
  • Экзамен.

Оценка вычисляется по следующим формулам:

ИТОГ = 0.7 * НАКОПЛЕННАЯ + 0.3 * ЭКЗАМЕН

НАКОПЛЕННАЯ = 0.15 * ПРОВЕРОЧНЫЕ + 0.15 * АУДИТОРНАЯ + 0.5 * ДЗ + 0.2 * КОЛЛОКВИУМ.

Также накопленная оценка может быть повышена за получение призовых мест на соревновании.

На усмотрение семинариста и лектора могут выставляться автоматы (при условии отличной накопленной оценки).

Обратная связь

По вопросам касательно лекций можете писать на alexeyum@gmail.com (первый модуль) или riabenko.e@gmail.com (второй модуль), добавляя строку "[Майнор ИАД]" в заголовок письма.

По этой ссылке можно оставить анонимный отзыв или предложение для курса: https://goo.gl/forms/JJEqdPLfikko3Na23

Вопросы по материалу можно обсуждать тут: http://piazza.com/hse.ru/fall2016/da3

По административным вопросам обращайтесь к Ивановой Оксане Анатольевне, oksanaivanova@hse.ru

Семинарские группы

Списки групп

В связи с тем, что уже прошло больше месяца с начала года, переводы между группами больше делаться не будут.

Учебный процесс

Лекции

1 модуль

Лекция 1 (1 сентября, сдвоенная). Метод опорных векторов, ядра. Слайды.

Лекция 2 (15 сентября). Методы оптимизации. Слайды.

Лекция 3 (22 сентября). Методы обработки данных (пропуски, категориальные признаки). Слайды.

Лекция 4 (6 октября). Бустинг. Слайды.

Лекция 5 (13 октября) Бустинг (продолжение). Нейронные сети (начало). Слайды.

Лекция 6 (20 октября, сдвоенная). Консультация перед коллоквиумом (1 пара). Нейронные сети, продолжение (4 пара). Слайды.

2 модуль

Лекция 1 (10 ноября). Распределения и статистики. Слайды

Лекция 2 (17 ноября). Проверка гипотез.

Лекция 3 (24 ноября). Анализ зависимостей.

Лекция 4 (1 декабря). Регрессия.

Лекция 5 (8 декабря). Прогнозирование временных рядов.

Лекция 6 (15 декабря). Множественная проверка гипотез.

Коллоквиум

Программа коллоквиума: https://docs.google.com/document/d/1bheHxPvyjNRUXzohD7gx4bfbT4yx_d7kqIxCYNxZ7PQ/edit

Коллоквиум пройдет в начале 3 ноября в аудитории 3231. Расписание по группам:

Группы Время
ИАД-1, ИАД-2, ИАД-3 10:30
ИАД-6, ИАД-7, ИАД-8 12:30
ИАД-4, ИАД-5 14:30

Оценки за коллоквиум.

Домашние задания

  1. ДЗ 1. SVM и ядра. Даты сдачи и условия смотрите на странице группы или уточняйте у своих семинаристов.
  2. ДЗ 2. Предобработка данных и бустин. Даты сдачи и условия смотрите на странице группы или уточняйте у своих семинаристов.
  3. ДЗ 3. Центральная предельная теорема. Даты сдачи и условия смотрите на странице группы или уточняйте у своих семинаристов.

Соревнование

Ссылка.

При регистрации в соревнование указывайте свое имя и фамилию в качестве названия команды (команды в соревновании условны и состоят из одного человека).

После окончания соревнования для получения оценки необходимо будет прислать семинаристу тетрадку, которая использует данные обучения и признаки тестовых объектов, и генерирует ответ, который был отправлен в соревнование.

Оценка за соревнование выставляется в соответствии с бейзлайнами, которые вы обошли. Сореванование учитывается как одно домашнее задание.

Также топ-5 участников получат в качестве бонуса увеличение накопленной оценки: 1 место получает +1 балл, 2 место - +0.8 балла, 3 место - +0.6 балла, 4 место - +0.4 балла, 5 место - +0.2 балла.

Страницы групп

Материалы

В конце слайдов каждой лекции есть небольшая подборка материалов по теме лекции. Ниже приведен набор материалов, охватывающих многие темы.

Книги

Ресурсы

Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора)&oldid=21698»