НИС Прикладные задачи анализа данных (МОиВС, 2022)
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Версия от 05:45, 30 августа 2022; SavelyProkhorov (обсуждение | вклад)
Содержание
О курсе
Курс посвящен расширению кругозора обучающихся в области машинного и глубинного обучения. На курсе изучаются различные приложения анализа данных, которые, как правило, не входят в программы других дисциплин цикла. Среди изучаемых на курсе тем: поиск аномалий в данных, обзор алгоритмов построения рекомендаций, EM-алгоритм, нормализационные потоки и другие приложения.
Занятия проводятся в [ Zoom] по ... в ...
Контакты
Канал курса в TG: [channel link]
Чат курса в TG: [chat link]
| Ассистенты | Контакты |
|---|---|
| Червяков Артем | @arorlov |
| Прохоров Савелий | @Savely_Prokhorov |
Материалы курса
Ссылка на плейлист курса на YouTube:
Ссылка на GitHub с материалами курса: GitHub
| Занятие | Тема | Дата | Преподаватель | Материалы для самоподготовки к семинарам | Дополнительные материалы |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Поиск аномалий | Кантонистова Елена Олеговна | |||
| 2 | Рекомендательные системы | Цвигун Аким | |||
| 3 | Быстрый поиск ближайших соседей | ||||
| 4 | Графовый подход в задаче кластеризации | ||||
| 5 | EM-алгоритм | Максим Рябинин | |||
| 6 | Нормализационные потоки | Гущин Михаил | |||
| 7 | AutoML |
Формула оценивания
Оценка = 0.3*тесты + 0.7*ДЗ
В начале занятия - тест (4-5 несложных вопросов) по теме предыдущего занятия.
