Машинное обучение 2 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Лекции)
(Лекции)
(не показана одна промежуточная версия 3 участников)
Строка 8: Строка 8:
  
 
'''Лектор:''' [http://www.hse.ru/staff/esokolov Соколов Евгений Андреевич]
 
'''Лектор:''' [http://www.hse.ru/staff/esokolov Соколов Евгений Андреевич]
 +
 +
Лекции проходят по пятницам, 11:10 - 12:30, в zoom (https://zoom.us/j/96365799994?pwd=U0lJTXJxbmtpMjAvQWxDVVM4TnNtdz09).
  
  
Строка 16: Строка 18:
 
=== Полезные ссылки ===
 
=== Полезные ссылки ===
  
[https://www.hse.ru/edu/courses/292675363 Карточка курса и программа]
+
[https://www.hse.ru/edu/courses/339563174 Карточка курса и программа]
  
 
[https://github.com/esokolov/ml-course-hse Репозиторий с материалами на GitHub]
 
[https://github.com/esokolov/ml-course-hse Репозиторий с материалами на GitHub]
Строка 22: Строка 24:
 
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+161@gmail.com)
 
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+161@gmail.com)
  
Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAE5SoOZ7xcP42p_G-Q
+
Канал в telegram для объявлений: https://t.me/hse_cs_ml_2
  
Чат в telegram для обсуждений (предназначение чата до конца не ясно, вопросы может быть правильнее задавать в чатах групп): https://t.me/joinchat/A5rlQBUrWTeXl7eBbnyBcQ
+
Чат в telegram для обсуждений (предназначение чата до конца не ясно, вопросы может быть правильнее задавать в чатах групп): https://t.me/joinchat/E8grJC7Gn4nLuEv2
  
Ссылка на курс в Anytask:
+
Ссылка на курс в Anytask: https://anytask.org/course/686
  
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1QIUMUkjzHfRqNIkYHVb4jsi3Pkq7URAQWSW8c9UwE-g/edit?usp=sharing Таблица с оценками]
+
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1vJYgN5-cSNeBtpxXJIT1ZqBJdx3pRTsQGF1NqY0ac5Q/edit?usp=sharing Таблица с оценками]
  
 
Оставить отзыв на курс: [https://goo.gl/forms/5CddG0gc75VZvqi52 форма]
 
Оставить отзыв на курс: [https://goo.gl/forms/5CddG0gc75VZvqi52 форма]
Строка 39: Строка 41:
 
{| class="wikitable"
 
{| class="wikitable"
 
|-
 
|-
! Группа !! Преподаватель !! Расписание
+
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент
 
|-
 
|-
| 171 (МОП) || [https://www.hse.ru/org/persons/165212870 Зиннурова Эльвира Альбертовна] ||  
+
| 181 (МОП) || [https://www.hse.ru/org/persons/165212870 Зиннурова Эльвира Альбертовна] ||  
 
|-
 
|-
| 172 (МОП) || [https://www.hse.ru/org/persons/209813459 Каюмов Эмиль Марселевич] ||  
+
| 182 (МОП) || [http://www.hse.ru/staff/esokolov Соколов Евгений Андреевич] || [http://t.me/isadrtdinov Ильдус Садртдинов]
 
|-
 
|-
| Курс по выбору || [https://www.hse.ru/org/persons/? Рысьмятова Анастасия Александровна] ||  
+
| Курс по выбору для ПМИ || [https://www.hse.ru/org/persons/209813459 Каюмов Эмиль Марселевич]  ||
 +
|-
 +
| Межампус || [https://www.hse.ru/org/persons/190919554 Трошин Сергей Дмитриевич] ||
 
|-
 
|-
 
|}
 
|}
Строка 54: Строка 58:
 
* Самостоятельные работы на семинарах, проверяющие знание основных фактов с лекций
 
* Самостоятельные работы на семинарах, проверяющие знание основных фактов с лекций
 
* Практические домашние работы на Python
 
* Практические домашние работы на Python
* Проект
 
 
* Письменная контрольная работа
 
* Письменная контрольная работа
 
* Письменный экзамен
 
* Письменный экзамен
Строка 60: Строка 63:
 
Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за работу в семестре и оценки за экзамен:
 
Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за работу в семестре и оценки за экзамен:
  
Итог = Округление(0.3 * ДЗ + 0.15 * П + 0.2 * К + 0.1 * ПР + 0.25 * Э)
+
Итог = Округление(0.4 * ДЗ + 0.2 * К + 0.1 * ПР + 0.3 * Э)
  
 
ПР — средняя оценка за самостоятельные работы на семинарах
 
ПР — средняя оценка за самостоятельные работы на семинарах
Строка 66: Строка 69:
 
ДЗ — средняя оценка за практические домашние работы на Python
 
ДЗ — средняя оценка за практические домашние работы на Python
  
П — оценка за проект
+
К — оценка за коллоквиум
 
+
КР — оценка за контрольную работу
+
  
 
Э — оценка за экзамен
 
Э — оценка за экзамен
Строка 86: Строка 87:
 
Ко всем конспектам на GitHub есть исходники. Исправления и дополнения всячески приветствуются!
 
Ко всем конспектам на GitHub есть исходники. Исправления и дополнения всячески приветствуются!
  
'''Лекция 13''' (24 января). Двойственные представления для линейной регрессии и SVM. Ядра. Теорема Мерсера. Способы построения ядер. Полиномиальные и гауссовы ядра.  [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-spring/lecture-notes/lecture13-kernels.pdf Конспект]]
+
'''Лекция 1''' (22 января). Двойственные представления для линейной регрессии и SVM. Ядра. Теорема Мерсера. Способы построения ядер. Полиномиальные и гауссовы ядра.  [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/lecture-notes/lecture13-kernels.pdf Конспект]] [[https://www.youtube.com/watch?v=nXQY4f4ce0g Запись лекции]]
 
+
'''Лекция 14''' (28 января). Двойственная задача SVM. Типы объектов, связь между решениями прямой и двойственной задач. Аппроксимация ядер. Метод случайных признаков Фурье. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-spring/lecture-notes/lecture14-kernels.pdf Конспект]]
+
  
 
== Семинары ==
 
== Семинары ==
 
'''Семинар 13'''. Решение задач условной оптимизации. Условия Куна-Таккера. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-spring/seminars/sem13-svm.pdf Конспект]]
 
  
 
== Теоретические задания ==
 
== Теоретические задания ==
Строка 130: Строка 127:
  
 
== Коллоквиум ==
 
== Коллоквиум ==
 
* [https://docs.google.com/document/d/1pSRySGMbE-oTr1HAOCKeAr6OdutPV2huCEC5fBct74Y/edit?usp=sharing Вопросы] прошлого года
 
* [https://docs.google.com/document/d/1iJ_Q5hBiKpPd3MQ3OhBA6SzyIaTiLuuOKphjAi_fIlU/edit?usp=sharing Теоретический минимум] прошлого года
 
 
Схема опроса на коллоквиуме:
 
# Разрешается принести с собой один лист А4, где от руки написано что угодно. Можно будет пользоваться этим листом в любом момент, кроме опроса по теоретическому минимуму.
 
# В начале студенту задаётся три вопроса из теоретического минимума. Отсутствие полного ответа на хотя бы один из них сразу же гарантирует нулевую оценку за коллоквиум. Если на все вопросы ответы полные и правильные, то студент получает 2 балла. Если при дальнейшем опросе студент демонстрирует ненулевые знания, то он получает ещё 2 балла за теоретический минимум.
 
# Далее студенту даётся вопрос из списка вопросов (первая ссылка выше). Ответ на него оценивается максимум в 4 балла.
 
# Далее студенту даётся ещё один вопрос из списка или задача. Ответ оценивается максимум в 4 балла.
 
# Все баллы суммируются, больше 10 баллов получить нельзя. Избыток баллов уходит в бонусы.
 
  
 
== Экзамен ==
 
== Экзамен ==
 
Вопросы прошлого года: https://docs.google.com/document/d/1sOSePDjuunPk_OiVW8-VgWEuF-ZCCtE92NPl1hkbIbo/edit?usp=sharing
 
  
 
== Полезные материалы ==
 
== Полезные материалы ==
Строка 157: Строка 142:
 
* [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Машинное_обучение_%28курс_лекций%2C_К.В.Воронцов%29 Курс по машинному обучению К.В. Воронцова]
 
* [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Машинное_обучение_%28курс_лекций%2C_К.В.Воронцов%29 Курс по машинному обучению К.В. Воронцова]
 
* [https://yandexdataschool.ru/edu-process/courses/machine-learning Видеозаписи лекций курса Школы Анализа Данных, К.В. Воронцов]
 
* [https://yandexdataschool.ru/edu-process/courses/machine-learning Видеозаписи лекций курса Школы Анализа Данных, К.В. Воронцов]
 +
* [https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-from-statistics-to-neural-networks Coursera: Машинное обучение от статистики до нейросетей (специализация)]
 
* [https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-data-analysis Coursera: Машинное обучение и анализ данных (специализация)]
 
* [https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-data-analysis Coursera: Машинное обучение и анализ данных (специализация)]
 
* [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Coursera: Введение в машинное обучение, К.В. Воронцов]
 
* [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Coursera: Введение в машинное обучение, К.В. Воронцов]
  
 
== Страницы предыдущих лет ==
 
== Страницы предыдущих лет ==
 +
 +
[[Машинное_обучение_2/2019_2020 | 2019/2020 учебный год]]
  
 
[[Машинное_обучение_2/2018_2019 | 2018/2019 учебный год]]
 
[[Машинное_обучение_2/2018_2019 | 2018/2019 учебный год]]

Версия 13:23, 22 января 2021

О курсе

borderless

Курс читается для студентов 3-го курса ПМИ ФКН ВШЭ в 3-4 модулях.

Проводится с 2016 года.

Лектор: Соколов Евгений Андреевич

Лекции проходят по пятницам, 11:10 - 12:30, в zoom (https://zoom.us/j/96365799994?pwd=U0lJTXJxbmtpMjAvQWxDVVM4TnNtdz09).




Полезные ссылки

Карточка курса и программа

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+161@gmail.com)

Канал в telegram для объявлений: https://t.me/hse_cs_ml_2

Чат в telegram для обсуждений (предназначение чата до конца не ясно, вопросы может быть правильнее задавать в чатах групп): https://t.me/joinchat/E8grJC7Gn4nLuEv2

Ссылка на курс в Anytask: https://anytask.org/course/686

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
181 (МОП) Зиннурова Эльвира Альбертовна
182 (МОП) Соколов Евгений Андреевич Ильдус Садртдинов
Курс по выбору для ПМИ Каюмов Эмиль Марселевич
Межампус Трошин Сергей Дмитриевич

Правила выставления оценок

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:

  • Самостоятельные работы на семинарах, проверяющие знание основных фактов с лекций
  • 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(0.4 * ДЗ + 0.2 * К + 0.1 * ПР + 0.3 * Э)

ПР — средняя оценка за самостоятельные работы на семинарах

ДЗ — средняя оценка за практические домашние работы на Python

К — оценка за коллоквиум

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 исключения, о них написано ниже.

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!

Лекция 1 (22 января). Двойственные представления для линейной регрессии и SVM. Ядра. Теорема Мерсера. Способы построения ядер. Полиномиальные и гауссовы ядра. [Конспект] [Запись лекции]

Семинары

Теоретические задания

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).

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):

«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-5 согласно приватному лидерборду, смогут получить бонусные баллы, если в течение недели после окончания соревнования пришлют на почту курса 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.

Коллоквиум

Экзамен

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