Машинное обучение 1/2023 2024

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск

О курсе

borderless

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 пятницам, 11:10 - 12:30, в zoom (https://zoom.us/j/98499384799?pwd=OC9GcFd5QlJkZlA5Uk85SHNVTGxSdz09).




Полезные ссылки

Карточка курса и программа

Репозиторий с материалами на GitHub

Видеозаписи лекций 18/19 года

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/joinchat/G2T6pB1CgF82NTMy

Чат в telegram для обсуждений (предназначение чата до конца не ясно, вопросы может быть правильнее задавать в чатах групп): https://t.me/joinchat/NRpKJ09prtRlMTli

Ссылка на курс в Anytask: https://anytask.org/course/??

Таблица с оценками

Оставить отзыв на курс: форма

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 Учебный ассистент
191 (МОП) Хрушков Павел Вадимович
192 (МОП) Соколов Евгений Андреевич
193 (МОП) Садртдинов Ильдус Рустемович
194 (АДИС)
195 (РС)
196 (РС)
197 (АПР)
198 (ТИ)
199 (МИ)
1910 (ПР)
ФЭН
Пермь (БИ)
Пермь (ПИ)

Консультации

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. Есть исключение: в течение семестра каждый студент может не более 2 раз сдать задание после жёсткого дедлайна — в этом случае за каждый день просрочки продолжает вычитаться по одному баллу (если не оговорено иное).

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

Ко всем конспектам на GitHub есть исходники. Исправления и дополнения всячески приветствуются!

Семинары

Семинар 1. Разведочный анализ данных в Python. [Ноутбук]

Семинар 2. sklearn и особенности подготовки данных для линейных моделей. [Ноутбук]

Семинар 3. Основы матрично-векторного дифференцирования. Градиентный спуск. [Справочная информация по NumPy] [Ноутбук по градиентному спуску] [Задачи на векторное дифференцирование]

Семинар 4. Работа с пропусками и выбросами. Методы кодирования категориальных признаков. Основы работы с текстовыми данными. [Конспект] [Ноутбук]

Семинар 5. AUC-ROC: алгоритм построения, интерпретации. Прямая оптимизация AUC-ROC. [Конспект]

Семинар 6. Оценивание вероятностей. Калибровка вероятностей. Квантильная регрессия. [Конспект]

Семинар 7. Решающие деревья. Критерии информативности, их особенности и интерпретации. [Конспект] [Ноутбук]

Семинар 8. Разложение ошибки на смещение и разброс. [Конспект]

Семинар 9. Градиентный бустинг. [Конспект] [Ноутбук]

Практические задания

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются, но есть исключение. В течение семестра каждый студент может не более 2 раз сдать задание после жёсткого дедлайна — в этом случае за каждый день просрочки продолжает вычитаться по одному баллу (если не оговорено иное).

Задание 1. Pandas и распределение студентов ПМИ по элективам.

Мягкий дедлайн: 21.09.2020 04:59.

Жесткий дедлайн: 24.09.2020 23:59.

[Ноутбук с заданием]

Задание 2. Разведочный анализ данных, линейная регрессия и разработка признаков.

Мягкий дедлайн: 05.10.2020 02:59.

Жесткий дедлайн: 08.10.2020 23:59.

[Ноутбук с заданием]

Задание 3. Градиентный спуск и линейная регрессия своими руками.

Мягкий дедлайн: 19.10.2020 01:59.

Жесткий дедлайн: 22.10.2020 01:59.

[Файлы к заданию]

Задание 4. Линейная классификация.

Мягкий дедлайн: 02.11.2020 01:59.

Жесткий дедлайн: 05.11.2020 02:59.

[Ноутбук с заданием]

Задание 5. Решающие деревья своими руками.

Мягкий дедлайн: 18.11.2020 01:59.

Жесткий дедлайн: 22.11.2020 01:59.

[Файлы к заданию]

Задание 6. Разложение ошибки на смещение и разброс.

Мягкий дедлайн: 02.12.2020 00:59.

Жесткий дедлайн: 07.12.2020 00:59

[Ноутбук с заданием]

Задание 7. Градиентный бустинг своими руками, исследование свойств бэггинга и бустинга

Мягкий дедлайн: 19.12.2020 00:59.

Жесткий дедлайн: 21.12.2020 00:59

[Ноутбук с заданием]

Теоретические домашние задания

Теоретические ДЗ не проверяются, но задачи из них могут войти в проверочные работы на семинарах.

Задание 1. Матрично-векторное дифференцирование [Условие]

Задание 2. Линейная регрессия [Условие]

Задание 3. Линейная классификация [Условие]

Задание 4. Разложение ошибки на смещение и разброс [Условие]

Соревнования

Правила участия и оценивания

В соревновании по анализу данных вам предлагается по имеющимся данным решить некоторую задачу, оптимизируя указанную метрику, и отправить ответы для заданного тестового множества. Максимальное количество посылок в сутки ограничено (как правило, разрешается сделать 2 посылки), ближе к концу соревнования вам будем необходимо выбрать 2 посылки, которые вы считаете лучшими. Тестовые данные делятся на публичные и приватные в некотором соотношении, на основе которых строятся публичный и приватный лидерборды соответственно, при этом публичный лидерборд доступен в течение всего соревнования, а приватный строится после его окончания для выбранных вами посылок.

В лидербордах каждого из соревнований присутствуют несколько базовых решений (бейзлайнов), каждое из которых соответствует определённой оценке. Например, для получения оценки не ниже 8 баллов необходимо, чтобы ваше решение на приватном лидерборде оказалось лучше соответствующего бейзлайна. Далее для студента, преодолевшего бейзлайн на N_1 баллов, но не преодолевшего бейзлайн на N_2 балла, итоговая оценка за соревнование рассчитывается по равномерной сетке среди всех таких студентов в зависимости от места в приватном лидерборде среди них; если быть точными, то по следующей формуле:

N_2 - (N_2 - N_1) * i / M,

где M — количество студентов (из всех студентов, изучающих курс), преодолевших бейзлайн на N_1 баллов, но не преодолевших бейзлайн на N_2 балла;

i — место (начиная с 1) студента в приватном лидерборде среди всех таких студентов.

Единственное исключение из формулы — студенты, преодолевшие самый сильный бейзлайн, получают прибавку 1/M к своей оценке.

Чтобы вас не пропустили при проверке решений соревнования, необходимо использовать следующий формат для имени команды (вкладка Team):

«[ПМИ] Имя Фамилия номер_группы»

В течение 3 суток после окончания соревнования в соответствующее задание на anytask необходимо прислать код, воспроизводящий ответы для посылки, фигурирующей в приватном лидерборде. При оформлении кода предполагайте, что данные лежат рядом с ним в папке data, а в результате выполнения кода ответы должны быть записаны в файл solution-N-Username.csv, где N — номер соревнования, Username — ваша фамилия. У нас должна быть возможность запустить код и получить те же ответы, что и в вашей посылке, — в частности, это означает, что:

1. Если вы отправляете файл *.py, мы будем запускать его при помощи команды python *.py в вышеуказанном предположении о местонахождении данных.

2. Если вы отправляете ноутбук *.ipynb, мы последовательно запустим все ячейки ноутбука и будем ожидать в результате его работы формирование файла с ответами.

3. Если вы отправляете код с использованием другого языка программирования, в том же письме направьте нам инструкцию по его запуску с тем, чтобы получить тот же файл с ответами.

В случае отсутствия кода, воспроизводящего результат, в установленный срок студенту выставляется 0 в качестве оценки за соревнование. Студенты, попавшие в топ-3 согласно приватному лидерборду, смогут получить бонусные баллы, если в течение недели после окончания соревнования сдадут в anytask отчет о получении решения, фигурирующего в приватном лидерборде. Если не оговорено иное, использовать любые внешние данные в соревнованиях запрещено. Под внешними данными понимаются размеченные данные, где разметка имеет прямое отношение к решаемой задаче. Грубо говоря, сборник текстов с википедии не считается внешними данными.

В некоторых соревнованиях данные взяты из завершившегося соревнования на Kaggle. Категорически запрещено использовать данные из оригинального соревнования для восстановления целевой переменной на тестовой выборке.

Соревнование 1

Задача: выявление мошеннических тразнакций

Это соревнование на бонусные баллы, оно не является обязательным.

Ссылка для участия: https://www.kaggle.com/t/c70d9edc863e4b709f12256091e2d394

Дедлайн: 15.12.2020 23:59MSK

В задании всего один бейзлайн (lightgbm), ненулевые баллы получают решения, преодолевшие его на приватном лидерборде. Все решения выше этого бейзлайна оцениваются по равномерной шкале от 0 до 5.

Обратите внимание на раздел Baselines на Kaggle — там можно найти много полезного.

Бонусы за соревнования

За успешное участие в соревнованиях по анализу данных могут быть выставлены бонусные баллы, которые можно прибавить к оценке за любое практическое или теоретическое домашнее задание, а также за самостоятельную работу. Под успешным участием понимается попадание в топ-10% мест; если соревнование особо сложное и крупное, может рассматриваться и попадание в топ-20% мест. Конкретное число баллов определяется преподавателями и зависит от сложности соревнования и занятого места. За одно соревнование можно получить не более 5 баллов. Для получения оценки необходимо предоставить краткий отчёт о решении задачи.

Контрольная работа

Контрольная работа состоится на лекции 4 декабря (в 11:10 по Москве) и займёт одну пару.

Вопросы для подготовки

Пример варианта

Экзамен

[Вопросы для подготовки]

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.
  • Willi Richert, Luis Pedro Coelho. Building Machine Learning Systems with Python. Packt Publishing, 2013.

Курсы по машинному обучению и анализу данных

Страницы предыдущих лет

2019/2020 учебный год

2018/2019 учебный год

2017/2018 учебный год

2016/2017 учебный год