Машинное обучение (сов. бак. ВШЭ-РЭШ 2024) — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Новая страница: «fer»)
 
Строка 1: Строка 1:
−
fer
+
== О курсе ==
 +
 
 +
Курс читается для студентов 2-4 курсов совместного бакалавриата ВШЭ-РЭШ в 1-2 модулях.
 +
 
 +
[https://www.hse.ru/edu/courses/339942759 Карточка курса и программа.] (TODO: Обновить)
 +
 
 +
[https://github.com/hse-ds/ml-hse-nes Репозиторий с материалами курса на GitHub.]
 +
 
 +
[https://t.me/+NyuAxz-2HFsyM2My Чат в телеграме] (TODO: Обновить)
 +
 
 +
[https://forms.gle/JjUw8oEVxDukhPEF8 Анонимная форма обратной связи] (TODO: Обновить)
 +
 
 +
=== Лекции ===
 +
 
 +
Лектор: [https://www.hse.ru/org/persons/213369348 Михаил Гущин] (mhushchyn@hse.ru, @mikhail_h91)
 +
 
 +
Лекции проходят по вторникам в 16:20 (R205).
 +
 
 +
=== Семинары ===
 +
 
 +
{| class="wikitable"
 +
|-
 +
! Группа !! Преподаватель !! Ссылка на чат !! Аудитория !! Время
 +
|-
 +
| МО-1 || [https://t.me/Vovvy Владимир Бочарников] || [ссылка Чат] || R504 || среда, 11:10
 +
|-
 +
| МО-2 || [https://t.me/horror_in_black Александра Коган] || [ссылка Чат] || - || пятница, 09:30
 +
|-
 +
| МО-3 || [https://t.me/fedya_dmitriev Сергей Корпачев] || [ссылка Чат] || S224 || суббота, 14:40
 +
|-
 +
|}
 +
 
 +
=== Учебные ассистенты (ТУДУ) ===
 +
 
 +
{| class="wikitable"
 +
|-
 +
! Учебный ассистент
 +
|-
 +
| [https://t.me/s_pirogova Софья Пирогова]
 +
|-
 +
| [https://t.me/metraats Артём Станкевич]
 +
|-
 +
|}
 +
 
 +
=== Правила выставления оценок ===
 +
 
 +
В курсе предусмотрено несколько форм контроля знаний:
 +
* Практические домашние работы на Python или с теоретическими задачами (всего 6-8 домашних работ)
 +
* Контрольная работа в середине курса
 +
* Письменный экзамен
 +
 
 +
Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за работу в семестре и оценки за экзамен:
 +
 
 +
O<sub>итоговая</sub> = Округление(0.6 * ДЗ + 0.2 * КР + 0.2 * Э)
 +
 
 +
ДЗ — средняя оценка за практические домашние задания
 +
 
 +
КР — оценка за контрольную работу
 +
 
 +
Э — оценка за экзамен
 +
 
 +
Округление арифметическое.
 +
 
 +
=== Правила выставления автомата ===
 +
 
 +
Условие выставления автомата: (ДЗ >=6 and КР >= 6)
 +
 
 +
В случае автомата итоговая оценка считается так:
 +
 
 +
O<sub>итоговая</sub> = Округление((0.6 * ДЗ + 0.2 * КР) / 0.8)
 +
 
 +
=== 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.''' Введение в машинное обучение. KNN.
 +
 
 +
== Семинары ==
 +
 
 +
'''Семинар 1.''' Введение в машинное обучение.
 +
 
 +
== Практические задания ==
 +
 
 +
За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются, но есть исключение. Студенту разрешается два раза сдать домашнее задание после мягкого дедлайна (но до жёсткого) без штрафов.
 +
 
 +
== Контрольная работа ==
 +
 
 +
 
 +
==Экзамен==
 +
 
 +
 
 +
== Дополнительные материалы ==
 +
 
 +
===Курсы по машинному обучению и анализу данных===
 +
* [https://academy.yandex.ru/handbook/ml Онлайн-учебник по машинному обучению от ШАД]
 +
* [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Машинное_обучение_%28курс_лекций%2C_К.В.Воронцов%29 Курс по машинному обучению К.В. Воронцова]
 +
* [https://openedu.ru/course/hse/INTRML/ Курс на платформе "Открытое образование"]
 +
 
 +
===Книги===
 +
* [https://link.springer.com/book/10.1007/978-0-387-84858-7 Hastie T., Tibshirani R, Friedman J. The Elements of Statistical Learning (2nd edition). Springer, 2009]
 +
* [http://lcsl.mit.edu/courses/ml/1718/MLNotes.pdf Rosasco L., Introductory Machine Learning Notes, 2017]
 +
* [https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2006/01/Bishop-Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-2006.pdf Bishop C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006]
 +
 
 +
===Страницы прошлых лет===
 +
[http://wiki.cs.hse.ru/Машинное_обучение_(сов._бак._ВШЭ-РЭШ_2023) Страница курса 2023 года]
 +
 
 +
[http://wiki.cs.hse.ru/Машинное_обучение_(сов._бак._ВШЭ-РЭШ_2022) Страница курса 2022 года]
 +
 
 +
[http://wiki.cs.hse.ru/Машинное_обучение_(сов._бак._ВШЭ-РЭШ_2021) Страница курса 2021 года]
 +
 
 +
[http://wiki.cs.hse.ru/Машинное_обучение_(сов._бак._ВШЭ-РЭШ_2020) Страница курса 2020 года]

Версия 15:00, 2 сентября 2024

О курсе

Курс читается для студентов 2-4 курсов совместного бакалавриата ВШЭ-РЭШ в 1-2 модулях.

Карточка курса и программа. (TODO: Обновить)

Репозиторий с материалами курса на GitHub.

Чат в телеграме (TODO: Обновить)

Анонимная форма обратной связи (TODO: Обновить)

Лекции

Лектор: Михаил Гущин (mhushchyn@hse.ru, @mikhail_h91)

Лекции проходят по вторникам в 16:20 (R205).

Семинары

Группа Преподаватель Ссылка на чат Аудитория Время
МО-1 Владимир Бочарников [ссылка Чат] R504 среда, 11:10
МО-2 Александра Коган [ссылка Чат] - пятница, 09:30
МО-3 Сергей Корпачев [ссылка Чат] S224 суббота, 14:40

Учебные ассистенты (ТУДУ)

Учебный ассистент
Софья Пирогова
Артём Станкевич

Правила выставления оценок

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знаний:

  • Практические домашние работы на Python или с теоретическими задачами (всего 6-8 домашних работ)
  • Контрольная работа в середине курса
  • Письменный экзамен

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

Oитоговая = Округление(0.6 * ДЗ + 0.2 * КР + 0.2 * Э)

ДЗ — средняя оценка за практические домашние задания

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

Правила выставления автомата

Условие выставления автомата: (ДЗ >=6 and КР >= 6)

В случае автомата итоговая оценка считается так:

Oитоговая = Округление((0.6 * ДЗ + 0.2 * КР) / 0.8)

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. Введение в машинное обучение. KNN.

Семинары

Семинар 1. Введение в машинное обучение.

Практические задания

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются, но есть исключение. Студенту разрешается два раза сдать домашнее задание после мягкого дедлайна (но до жёсткого) без штрафов.

Контрольная работа

Экзамен

Дополнительные материалы

Курсы по машинному обучению и анализу данных

Книги

Страницы прошлых лет

Страница курса 2023 года

Страница курса 2022 года

Страница курса 2021 года

Страница курса 2020 года

Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Машинное_обучение_(сов._бак._ВШЭ-РЭШ_2024)&oldid=85703»