Методы предобучения без учителя 22/23 — различия между версиями

Версия 16:00, 11 января 2023

О курсе

С развитием глубинного обучения стало появляться все больше новых задач и наборов данных, с помощью которых можно учить модели. Однако, в то время как собрать данные можно алгоритмически без особого труда, их разметка является очень трудоемкой и дорогостоящей задачей. В связи с этим появилась потребность обучать модели на данных без разметки. Именно так зародилась парадигма self-supervised learning, о которой и пойдет речь в данном курсе. Слушатели курса познакомятся как со старыми, так и с самыми современными подходами для предобучения на неразмеченных данных и поработают с различными доменами: от изображений и текстов до аудио и графов.

Расписание

Занятия проводятся оффлайн по вторникам.

Лекция: 11:10 - 12:30

Семинары: 13:00 - 14:20

Полезные ссылки

Канал с объявлениями в telegram : https://t.me/+ADIqh4XT1qNkMDEy

Преподаватели и ассистенты

Формула оценок

Определим накопленную оценку как Накоп = 1/4 * [ДЗ1 + ДЗ2 + ДЗ3 + (МДЗ1 + МДЗ2) / 2].

Итог = Округление(0.7 * Накоп + 0.3 * Э). Округление арифметическое.

• ДЗ — оценка за домашнее задание
• МДЗ — оценка за мини домашнее задание
• Э — оценка за экзамен

Если Накоп >= 8, то студент может получить Округление(Накоп) в качестве итоговой оценки, не приходя на экзамен.

Формат экзамена: устный.