ML System Design 24/25 (МОВС23) — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
м (add formula) |
м (alpha version) |
||
| Строка 52: | Строка 52: | ||
Оценка = 0.4*О<sub>ДЗ</sub> + 0.6*О<sub>Проект</sub> | Оценка = 0.4*О<sub>ДЗ</sub> + 0.6*О<sub>Проект</sub> | ||
| − | == | + | == Формы контроля == |
| − | + | * '''Домашнее задание''' <br> - Представляет собой небольшую текстовую работу и блок-схему, в которых надо отразить пройденный материал на примере предложенных ML-задач. Допустимы инициативные темы. <br> - Выдается после 3-го // 4-го занятия | |
| − | + | * '''Проект''' <br> - Представляет собой расширенную версию ДЗ по проблеме, отличной от ДЗ, с проработкой всех вопросов, рассмотренных на курсе <br> - Выдается после 6-го // 7-го занятия | |
| − | + | ||
| − | + | ||
== Литература == | == Литература == | ||
| − | # | + | # Nguyễn, C. (2022). Designing Machine Learning Systems. O'Reilly Media |
| − | # | + | # Babushkin, V., & Kravchenko, A. (2023). Machine Learning System Design: With End-to-End Examples. Independently published. |
| − | + | ||
| − | + | ||
Версия 11:37, 8 ноября 2024
Содержание
О курсе
Курс "ML System Design" посвящён практическим знаниям и навыкам, необходимых для проектирования и разработки масштабируемых систем машинного обучения. Слушатели курс получат итеративный фреймворк для разработки надёжных, масштабируемых, развертываемых ML-систем
Занятия проводятся в Zoom по средам в 18:10
Контакты
Чат курса в TG: chat link
Преподаватель: Теванян Элен Арамовна (Страничка преподавателя ВШЭ)
| Ассистент | Контакты |
|---|---|
| Савелий Прохоров | @Savely_Prokhorov |
| Мурат Хажгериев | @greedisneutral |
| Григорий Кузнецов | @growa |
Материалы курса
Ссылка на плейлист курса на YouTube: YouTube-playlist
Ссылка на GitHub с материалами курса: GitHub repository
| Занятие | Тема | Дата | Материалы для самоподготовки к семинарам | Дополнительные материалы |
|---|---|---|---|---|
| 1 Запись | Слайды Введение в дизайн систем машинного обучения | 13.11.24 (Ср.) | ||
| 2 Запись | Слайды Датасеты и инжиниринг признаков | 20.11.24 (Ср.) | ||
| 3 Запись | Слайды Выбор моделей и обучение моделей | 26.11.24 (Вт.) | ||
| 4 Запись | Слайды Оценка моделей | 27.11.24 (Ср.) | ||
| 5 Запись | Слайды Диагностика проблем и мониторинг ML-систем | 04.12.24 (Ср.) | ||
| 6 Запись | Слайды Деплой ML-систем | 11.12.24 (Ср.) | ||
| 7 Запись | Слайды Инфраструктура для машинного обучения и ML-платформы | 18.12.24 (Ср.) |
Записи консультаций
Формула оценивания
Оценка = 0.4*ОДЗ + 0.6*ОПроект
Формы контроля
- Домашнее задание
- Представляет собой небольшую текстовую работу и блок-схему, в которых надо отразить пройденный материал на примере предложенных ML-задач. Допустимы инициативные темы.
- Выдается после 3-го // 4-го занятия - Проект
- Представляет собой расширенную версию ДЗ по проблеме, отличной от ДЗ, с проработкой всех вопросов, рассмотренных на курсе
- Выдается после 6-го // 7-го занятия
Литература
- Nguyễn, C. (2022). Designing Machine Learning Systems. O'Reilly Media
- Babushkin, V., & Kravchenko, A. (2023). Machine Learning System Design: With End-to-End Examples. Independently published.
