Машинное обучение 1/2023 2024 — различия между версиями

Версия 16:06, 30 сентября 2016

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 вторникам, 10:30 - 11:50, ауд. 317.

Полезные ссылки

Карточка курса и программа

Репозиторий с материалами на GitHub

Почта для сдачи домашних заданий: hse.cs.ml+<номер группы>@gmail.com (например, hse.cs.ml+141@gmail.com)

Канал в telegram для объявлений: https://telegram.me/hse_cs_ml_course

Таблица с оценками

Оставить отзыв на курс: форма

Семинары

Консультации

Правила выставления оценок

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:

• Самостоятельные работы на семинарах, проверяющие знание основных фактов с лекций и выполнение теоретических домашних заданий
• Практические домашние работы на Python
• Соревнования по анализу данных
• Устный коллоквиум в конце 1-го модуля
• Устный экзамен

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

O_{итоговая} = 0.7 * O_{накопленная} + 0.3 * О_экз

Оценка за работу в семестре вычисляется по формуле

O_{накопленная} = 0.2 * O_{самостоятельные} + 0.6 * О_дз + 0.2 * О_{коллоквиум}

Оценка за самостоятельную работу вычисляется как среднее по всем самостоятельным, оценка за домашнюю работу — как среднее по всем практическим заданиям и соревнованиям.

Также за каждое практическое задание и соревнование можно получить дополнительные баллы, которые влияют на выставление оценки за курс автоматом. Необходимым условием для получения автомата является накопленная оценка, равная 8 или выше.

Правила сдачи заданий

Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работа не принимаются.

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 (при этом получить дополнительные баллы за призовые места на конкурсе можно только при участии в общий срок). 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. [Конспект]

Лекция 2 (13 сентября). Линейная регрессия. Метрики качества регрессии. Градиентный спуск и способы оценивания градиента. Переобучение и регуляризация. [Конспект]

Лекция 3 (20 сентября). Переобучение и регуляризация. Разреженные линейные модели. Квантильная регрессия. Подготовка признаков. [Конспект]

Лекция 4 (27 сентября). Линейная классификация. Отступ и верхние оценки на пороговую функцию потерь. Метрики качества классификации. [Конспект]

Семинары

Семинар 1. Библиотеки для анализа данных: numpy, pandas, matplotlib. [Notebook]

Семинар 2. Векторное дифференцирование. Линейная регрессия, аналитическое и численное решение. Scikit-learn. [Notebook] [Домашнее задание]

Семинар 3. Подготовка признаков (масштабирование, категориальные признаки, нелинейные признаки, заполнение пропусков). Выбросы и устойчивые к ним модели. Квантильная регрессия. Vowpal Wabbit. [Notebook] [Домашнее задание]

Семинар 4. Линейная классификация. Обучение линейных классификаторов в scikit-learn. Метрики качества классификации. Особенности кросс-валидации, стратификация. [Notebook] [Домашнее задание]

Практические задания

Задание 1. Numpy, pandas, scikit-learn и градиентный спуск.

Дата выдачи: 16.09.2016

Дедлайн: 30.09.2016 23:59MSK

Условие

Соревнования

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.

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