Машинное обучение 1
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 |
|---|---|---|---|
| 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/+FOZvE7QqaY05YWRi | Код |
| БПМИ229 АДИС | Ульянкин Филипп | https://t.me/+CemuxhVSu0RkN2Ni | Код |
| БЭАД221 и БЭАД222 | Коган Александра | Ссылка | Код |
| ФЭН | Якуба Прохор | https://t.me/+WRlNS0Hk5ltlNWZi | Код |
Ассистенты
| Группа | Ассистент |
|---|---|
| БПМИ222 МОП | ?? |
| БПМИ223 МОП | ?? |
| БПМИ224 МОП | ?? |
| БПМИ225 РС | ?? |
| БПМИ226 РС | ?? |
| БПМИ227 ТИ и БПМИ228 АПР | ?? |
| БПМИ229 АДИС | ?? |
| БЭАД221 и БЭАД222 | ?? |
| ФЭН | ?? |
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)
