Машинное обучение 1 — различия между версиями
Ekononova (обсуждение | вклад) (→Семинары) |
Ekononova (обсуждение | вклад) (→Ассистенты) |
||
| Строка 72: | Строка 72: | ||
! Группа !! Ассистент | ! Группа !! Ассистент | ||
|- | |- | ||
| − | |БПМИ221 МОП || | + | |БПМИ221 МОП || |
| + | [https://t.me/timofon Сенин Тимофей Павлович] | ||
| + | |||
| + | [https://t.me/free001style Дробышевский Илья Александрович] | ||
|- | |- | ||
| − | |БПМИ222 МОП || | + | |БПМИ222 МОП || |
| + | [https://t.me/torchrik Сорокин Дмитрий Алексеевич] | ||
| + | |||
| + | [https://t.me/thetruearsyha Скрибченко Арсений Владиславович] | ||
|- | |- | ||
| − | |БПМИ223 МОП || | + | |БПМИ223 МОП || |
| + | [https://t.me/vsem_paket Саберов Динар Ренатович] | ||
| + | |||
| + | [https://t.me/TmBoris Панфилов Борис Сергеевич] | ||
|- | |- | ||
| − | |БПМИ224 МОП || | + | |БПМИ224 МОП || |
| + | [https://t.me/n00t_noot Захарченко Максим Андреевич] | ||
| + | |||
| + | [https://t.me/epbugaev Бугаев Егор Петрович] | ||
|- | |- | ||
| − | |БПМИ225 РС | + | |БПМИ225 РС || |
| + | [https://t.me/SonyaMaximova Максимова Софья Антоновна ] | ||
| + | |||
| + | [https://t.me/rsokurov Сокуров Рустам Астемирович] | ||
|- | |- | ||
| − | |БПМИ226 РС | + | |БПМИ226 РС || |
| + | [https://t.me/lipperrdino Маркович Анна Александровна] | ||
| + | |||
| + | [https://t.me/Andrew_ut Уткин Андрей Сергеевич] | ||
|- | |- | ||
| − | |БПМИ227 ТИ и БПМИ228 АПР | + | |БПМИ227 ТИ и БПМИ228 АПР || |
| + | [https://t.me/volyachka Турчина Ольга Николаевна] | ||
| + | |||
| + | [https://t.me/el_el_k Шинкарев Елисей Сергеевич] | ||
|- | |- | ||
| − | |БПМИ229 АДИС | + | |БПМИ229 АДИС || |
| + | [https://t.me/nimblesquirrel Замышевская Арина Александровна] | ||
| + | |||
| + | [https://t.me/Nekto22 Петрович Даниил Арсеньевич] | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | |БПМИ2210 ПР || |
| + | [https://t.me/avkachanov Качанов Андрей Владимирович] | ||
| + | |||
| + | [https://t.me/mdeil007 Иванов Даниил Константинович] | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | |БЭАД221 || |
| + | [https://t.me/sinkingfork Березин Даниил Сергеевич] | ||
| + | |||
| + | [https://t.me/vladikmartishevich Мартишевич Владислав] | ||
| + | |- | ||
| + | |БЭАД222 || | ||
| + | [https://t.me/ponomarchuk_anna Пономарчук Анна Сергеевна] | ||
| + | |||
| + | [https://t.me/pash1i Шишлянников Павел Александрович] | ||
| + | |- | ||
| + | |ФЭН || | ||
| + | [https://t.me/ankp0 Янковская Анна Михайловна] | ||
| + | |||
| + | [https://t.me/paramonidotmp3 Парамонов Всеволод Антонович] | ||
| + | |- | ||
| + | |ВСН || | ||
| + | [https://t.me/Mathew_K Кривда Матвей Александрович] | ||
| + | |||
| + | [https://t.me/pokrovchan Розаева Мария Михайловна] | ||
| + | |- | ||
| + | |КНАД || | ||
| + | [https://t.me/ilyhav Веселов Илья Николаевич] | ||
| + | |||
| + | [https://t.me/DmAxel Рябков Игорь Дмитриевич] | ||
| + | |- | ||
| + | |КНАД || | ||
| + | [https://t.me/bulbazavr_fcs Ларин Иван] | ||
| + | |||
| + | [https://t.me/Sllaavva Юсупов Вячеслав Александрович] | ||
| + | |- | ||
| + | |ФЭН2 (?) || | ||
| + | [https://t.me/mkurchenko Курченко Михаил Алексеевич] | ||
| + | |||
| + | [https://t.me/antyats Яценко Антон Игоревич] | ||
| + | |||
|} | |} | ||
Версия 23:48, 26 сентября 2024
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
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/+gxrF4fgHSmMwMDhi
Чат в telegram для обсуждений: (ещё нет)
Ссылка на курс в Anytask: (ещё нет)
Таблица с оценками: (ещё нет)
Оставить отзыв на курс: форма <- (это прошлогодняя форма, может быть, ссылка поменялась?)
Вопросы по курсу можно задавать в телеграм лектору (esokolov@) или семинаристу. Вопросы по материалам лекций/семинаров и по заданиям лучше всего задавать на форуме.
Семинары
| Группа | Преподаватель | Ссылка на чат в телеграме | Код инвайта на энитаск |
|---|---|---|---|
| БПМИ221 МОП | Морозов Никита | https://t.me/+Tebvy9_svFM4NzYy | Код |
| БПМИ222 МОП | Евгений Соколов | Ссылка | Код |
| БПМИ223 МОП | Косакин Даниил | Ссылка | Код |
| БПМИ224 МОП | Еленик Константин | Ссылка | Код |
| БПМИ225 РС | Кириллов Дмитрий | https://t.me/+oKFSVLH-ymU5NWVi | Код |
| БПМИ226 РС | Семерова Елена | https://t.me/+Lt1FGPp1vExhMDNi | Код |
| БПМИ227 ТИ и БПМИ228 АПР | Никитин Илья | https://t.me/+tRbZ0HffyLtkNjI6 | Код |
| БПМИ229 АДИС | Ульянкин Филипп | https://t.me/+CemuxhVSu0RkN2Ni | Код |
| БПМИ2210 | Марк Блуменау | https://t.me/+KfKFDcMGTE43Y2Zi | Код |
| БЭАД221 и БЭАД222 | Коган Александра | Ссылка | Код |
| ФЭН | Якуба Прохор | https://t.me/+WRlNS0Hk5ltlNWZi | Код |
Ассистенты
| Группа | Ассистент |
|---|---|
| БПМИ221 МОП | |
| БПМИ222 МОП | |
| БПМИ223 МОП | |
| БПМИ224 МОП | |
| БПМИ225 РС | |
| БПМИ226 РС | |
| БПМИ227 ТИ и БПМИ228 АПР | |
| БПМИ229 АДИС | |
| БПМИ2210 ПР | |
| БЭАД221 | |
| БЭАД222 | |
| ФЭН | |
| ВСН | |
| КНАД | |
| КНАД | |
| ФЭН2 (?) |
Правила выставления оценок
В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
- Самостоятельные работы на семинарах, проверяющие знание основных фактов с лекций и семинаров
- 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.
Два раза студент может сдать домашнее задание после мягкого дедлайна (но до жёсткого) без штрафов.
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.
Использовать генеративные модели (ChatGPT, GitHub Copilot и прочие) можно. Но если вы их применяете, то обязательно нужно сделать следующее:
1. Указывать, какие части ДЗ выполнены с использованием генеративных моделей.
2. Добавить в конец вашего решения небольшой раздел с рефлексией, где вы описываете, как подбирали промпты, какие заметили преимущества и недостатки генеративных моделей при выполнении данного ДЗ.
Также мы в любом случае оставляем за собой право пригласить студента для защиты своего ДЗ, если заподозрим плагиат.
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
Ко всем конспектам на GitHub есть исходники. Исправления и дополнения всячески приветствуются!
Семинары
Практические задания
Задание 1. Pandas и распределение студентов ПМИ по элективам.
Мягкий дедлайн: 23:59 ??.??.2024
Жесткий дедлайн: 23:59 ??.??.2024
Ноутбука ещё нет.
Теоретические домашние задания
Теоретическое ДЗ 1. Линейные модели. [Задания]
Бонусы за соревнования
Контрольная работа
Экзамен
Полезные материалы
Книги
- Учебник по машинному обучению от ШАД
- 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 от статистики до нейросетей (специализация)
- Coursera: Машинное обучение и анализ данных (специализация)
- Coursera: Введение в машинное обучение, К.В. Воронцов
- Введение в машинное обучение (онлайн-курс НИУ ВШЭ)
