НИС Прикладные задачи анализа данных (МОиВС, 2022) — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
м (add hws and Zoom link) |
м (add pre-seminaric and additional materials) |
||
| Строка 28: | Строка 28: | ||
! Занятие !! Тема !! Дата !! Преподаватель !! Материалы для самоподготовки к семинарам !! Дополнительные материалы | ! Занятие !! Тема !! Дата !! Преподаватель !! Материалы для самоподготовки к семинарам !! Дополнительные материалы | ||
|- | |- | ||
| − | | style="background:#eaecf0;" | '''1''' || Рекомендательные системы || 17.09.22 || Цвигун Аким || || | + | | style="background:#eaecf0;" | '''1''' ||[[https://www.youtube.com/watch?v=bRQ5vRnbKDg&list=PLmA-1xX7IuzDT8M0NfFg6r5IXLoFx7xsI Запись]] Рекомендательные системы || 17.09.22 || Цвигун Аким || [https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2021/lectures/lectures08-09-recommender.pdf Конспект Жени Соколова по рекомендательным системам] || |
|- | |- | ||
| − | | style="background:#eaecf0;" | '''2''' || Поиск аномалий || 24.09.22 || Кантонистова Елена || || | + | | style="background:#eaecf0;" | '''2''' ||[[https://www.youtube.com/watch?v=zihwn5SFpI8&list=PLmA-1xX7IuzDT8M0NfFg6r5IXLoFx7xsI Запись]] Поиск аномалий || 24.09.22 || Кантонистова Елена || [https://www.youtube.com/watch?v=dxy_sxj27u4 Запись занятия Жени Соколова по поиску аномалий], [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/lecture-notes/lecture16-anomaly.pdf Конспект] || |
|- | |- | ||
| − | | style="background:#eaecf0;" | '''3''' || Нормализационные потоки || 01.10.22 || Гущин Михаил|| || | + | | style="background:#eaecf0;" | '''3''' || [[https://www.youtube.com/watch?v=qRk4B_3Rbfo&list=PLmA-1xX7IuzDT8M0NfFg6r5IXLoFx7xsI Запись]]Нормализационные потоки || 01.10.22 || Гущин Михаил || [https://www.youtube.com/watch?v=1WYXIGsD_5M Лекция Михаила на ИАДе] || |
|- | |- | ||
| − | | style="background:#eaecf0;" | '''4''' || AutoML || 04.10.22 || Садртдинов Ильдус || || | + | | style="background:#eaecf0;" | '''4''' || [[https://www.youtube.com/watch?v=K8tE2IEKojA&list=PLmA-1xX7IuzDT8M0NfFg6r5IXLoFx7xsI Запись]] AutoML || 04.10.22 || Садртдинов Ильдус || [https://www.youtube.com/watch?v=oG3dg2t2mVc&list=PLEwK9wdS5g0o_HWWtNffNsBPpNmeuSDYV Лекция Жени Соколова на МО-2] || |
| + | Байесовская оптимизация: | ||
| + | * [https://towardsdatascience.com/a-conceptual-explanation-of-bayesian-model-based-hyperparameter-optimization-for-machine-learning-b8172278050f Статья на TDS], | ||
| + | * [https://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_optimization Википедия], | ||
| + | * [https://distill.pub/2020/bayesian-optimization/ на Distill] | ||
| + | |||
| + | Гауссовские процессы: | ||
| + | * [https://bigbird.comp.nus.edu.sg/pmwiki/farm/mlss/uploads/Site/lect1gp.pdf A Tutorial on Gaussian Processes] | ||
| + | * [https://thegradient.pub/gaussian-process-not-quite-for-dummies/ на TheGradient] | ||
| + | * [https://distill.pub/2019/visual-exploration-gaussian-processes/ "A Visual Exploration of Gaussian Processes" on Distill] | ||
|- | |- | ||
| − | | style="background:#eaecf0;" | '''5''' || Быстрый поиск ближайших соседей || 08.10.22 || Бокатенко Данил || || | + | | style="background:#eaecf0;" | '''5''' ||[[https://www.youtube.com/watch?v=E6e7AzF4o2Q&list=PLmA-1xX7IuzDT8M0NfFg6r5IXLoFx7xsI Запись]] Быстрый поиск ближайших соседей || 08.10.22 || Бокатенко Данил || Хэш-функции || |
|- | |- | ||
| − | | style="background:#eaecf0;" | '''6''' || Графовый подход в задаче кластеризации || 15.10.22 || Бокатенко Данил || || | + | | style="background:#eaecf0;" | '''6''' || [[https://www.youtube.com/watch?v=X5LmHgOcly0&list=PLmA-1xX7IuzDT8M0NfFg6r5IXLoFx7xsI Запись]] Графовый подход в задаче кластеризации || 15.10.22 || Бокатенко Данил || Собственные значения и собственные векторы матрицы || [https://arxiv.org/pdf/0711.0189.pdf Подробная статья по спектральной кластеризации] |
|- | |- | ||
| − | | style="background:#eaecf0;" | '''7''' || EM-алгоритм || 22.10.22 || Максим Рябинин || || | + | | style="background:#eaecf0;" | '''7''' || [[ Запись]] EM-алгоритм || 22.10.22 || Максим Рябинин || || |
|- | |- | ||
|} | |} | ||
Версия 09:35, 20 октября 2022
Содержание
О курсе
Курс посвящен расширению кругозора обучающихся в области машинного и глубинного обучения. На курсе изучаются различные приложения анализа данных, которые, как правило, не входят в программы других дисциплин цикла. Среди изучаемых на курсе тем: поиск аномалий в данных, обзор алгоритмов построения рекомендаций, EM-алгоритм, нормализационные потоки и другие довольно важные приложения.
Большинство занятий проводятся на Webinar.ru в Zoom по субботам с 12:00 до 13:20
Контакты
Канал курса в TG: channel link
Чат курса в TG: chat link
| Ассистенты | Контакты |
|---|---|
| Червяков Артем | @arorlov |
| Прохоров Савелий | @Savely_Prokhorov |
Материалы курса
Ссылка на плейлист курса на YouTube: https://www.youtube.com/playlist?list=PLmA-1xX7IuzDT8M0NfFg6r5IXLoFx7xsI
Ссылка на GitHub с материалами курса: Github
| Занятие | Тема | Дата | Преподаватель | Материалы для самоподготовки к семинарам | Дополнительные материалы |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | [Запись] Рекомендательные системы | 17.09.22 | Цвигун Аким | Конспект Жени Соколова по рекомендательным системам | |
| 2 | [Запись] Поиск аномалий | 24.09.22 | Кантонистова Елена | Запись занятия Жени Соколова по поиску аномалий, Конспект | |
| 3 | [Запись]Нормализационные потоки | 01.10.22 | Гущин Михаил | Лекция Михаила на ИАДе | |
| 4 | [Запись] AutoML | 04.10.22 | Садртдинов Ильдус | Лекция Жени Соколова на МО-2 |
Байесовская оптимизация: Гауссовские процессы: |
| 5 | [Запись] Быстрый поиск ближайших соседей | 08.10.22 | Бокатенко Данил | Хэш-функции | |
| 6 | [Запись] Графовый подход в задаче кластеризации | 15.10.22 | Бокатенко Данил | Собственные значения и собственные векторы матрицы | Подробная статья по спектральной кластеризации |
| 7 | Запись EM-алгоритм | 22.10.22 | Максим Рябинин |
Формула оценивания
Оценка = 0.3*тесты + 0.7*ДЗ
В начале занятия - тест (4-5 несложных вопросов) по теме предыдущего занятия.
Домашние задания
По курсу предусмотрено 2 домашних задания
- По семейству генеративных моделей (на сравнение GAN'ов, автоэнкодеров и нормализационных потоков)
- По AutoML
А вот и они:
- GANs vs VAEs vs NF, Дедлайн - 16.10.22 (Вс) 23:59, Выдано - 01.10.22
- AutoML, Дедлайн - 22.10.22 (Сб) 23:59, Выдано - 05.10.22
