Машинное обучение 1/2023 2024 — различия между версиями
Esokolov (обсуждение | вклад) (→Практические задания) |
Esokolov (обсуждение | вклад) (→Полезные ссылки) |
||
Строка 21: | Строка 21: | ||
[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://www.youtube.com/watch?v=OBG6EUSRC9g&list=PLEqoHzpnmTfDwuwrFHWVHdr1-qJsfqCUX 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) | 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) |
Версия 11:51, 6 сентября 2019
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
Лекции проходят по пятницам, 12:10 - 13:30, ауд. R404 (Покровский бульвар, 11).
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/joinchat/AAAAAEtiwm9A8i-78LNcKQ
Чат в telegram для обсуждений (предназначение чата до конца не ясно, вопросы может быть правильнее задавать в чатах групп): https://t.me/joinchat/A5rlQBUrWTeXl7eBbnyBcQ
Ссылка на курс в Anytask: ???
Оставить отзыв на курс: форма
Вопросы по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм лектору (esokolov@) или семинаристу. Вопросы по материалам лекций/семинаров и по заданиям лучше всего оформлять в виде Issue в github-репозитории курса.
Семинары
Группа | Преподаватель | Учебный ассистент | Страница | Расписание |
---|---|---|---|---|
171 (МОП) | Зиннурова Эльвира Альбертовна | пятница, 10:30 - 11:50 | ||
172 (МОП) | Каюмов Эмиль Марселевич | пятница, 10:30 - 11:50 | ||
173 (ТИ) | Хрушков Павел Вадимович | пятница, 10:30 - 11:50 | ||
174 (АДИС) | Кохтев Вадим Михайлович | пятница, 10:30 - 11:50 | ||
175 (РС) | Волохова Александра Константиновна | пятница, 10:30 - 11:50 | ||
176 (РС) | Яшков Даниил Дмитриевич | пятница, 10:30 - 11:50 | ||
Магистратура ФТиАД | Рысьмятова Анастасия Александровна |
Консультации
Правила выставления оценок
В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
- Самостоятельные работы на семинарах, проверяющие знание основных фактов с лекций
- 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.
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.
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
Лекция 1 (6 сентября). Введение в машинное обучение. Основные термины, постановки задач и примеры применения.
Семинары
Семинар 1. Области применения машинного обучения. Инструменты data scientist'а. Pandas и разведочный анализ данных. [Ноутбук]
Практические задания
За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются. В течение семестра каждый студент может не более 2 раз сдать задание после жёсткого дедлайна.
Задание 1. Работа с Pandas и Matplotlib.
Мягкий дедлайн: 23:59 15.09.2018.
Жесткий дедлайн: 23:59 17.09.2018.
Теоретические домашние задания
Теоретические ДЗ не проверяются, но задачи из них могут войти в проверочные работы на семинарах.
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
Экзамен
Полезные материалы
Книги
- 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 и анализ данных (специализация)
- Coursera: Введение в машинное обучение, К.В. Воронцов