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, 10:30 - 11:50, ауд. 317.




Полезные ссылки

Карточка курса и программа

Репозиторий с материалами на GitHub

Почта для сдачи домашних заданий: hse.cs.ml+<номер группы>@gmail.com (например, hse.cs.ml+151@gmail.com)

Канал в telegram для объявлений: https://telegram.me/hse_cs_ml_course_2017

Таблица с оценками

Оставить отзыв на курс: форма

Вопросы по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм лектору (esokolov@) или семинаристу. Вопросы по материалам лекций/семинаров и по заданиям лучше всего оформлять в виде Issue в github-репозитории курса.

Семинары

Группа Преподаватель Учебный ассистент Страница Расписание
141 (МОП) Зиннурова Эльвира Альбертовна Атанов Андрей пятница, 12:10 - 13:30, ауд. 300
142 (МОП) Неклюдов Кирилл Олегович Гадецкий Артём понедельник, 15:10 - 16:30, ауд. 505
143 (АПР) Никишин Евгений Сергеевич
144 (АДИС) Каюмов Эмиль Марселевич
145 (РС) Яшков Даниил Дмитриевич Кохтев Вадим
145 (ТИ) Умнов Алексей Витальевич Шевченко Александр
Магистратура ФТиАД Чиркова Надежда Александровна Першин Максим

Консультации

Правила выставления оценок

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:

  • Самостоятельные работы на семинарах, проверяющие знание основных фактов с лекций
  • Теоретические домашние работы и их защиты
  • Практические домашние работы на Python
  • Контрольные работы
  • Письменный экзамен

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

Oитоговая = 0.7 * Oнакопленная + 0.3 * Оэкз

Оценка за работу в семестре вычисляется по формуле

Oнакопленная = 0.1 * Oсамостоятельные + 0.4 * Опрактические дз + 0.3 * Отеоретические дз + 0.2 * Оконтрольные

Оценка за самостоятельную работу вычисляется как среднее по всем самостоятельным, оценка за домашнюю работу — как среднее по всем практическим заданиям и соревнованиям.

Правила сдачи заданий

Дедлайны по всем домашним заданиям являются жёсткими, то есть после срока работа не принимаются.

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 (при этом получить дополнительные баллы за призовые места на конкурсе можно только при участии в общий срок). 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 (6 сентября). Введение в машинное обучение. Основные термины, постановки задач и примеры применения. [Конспект]


Семинары

Практические задания

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