Рендзю (семинар) — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(L1)
Строка 1: Строка 1:
Описание [[Рендзю (проект)|проекта]].
+
Описание [[Рендзю (проект)|проекта]], последний [[Рендзю_(семинар)#.D0.A1.D0.B5.D0.BC.D0.B8.D0.BD.D0.B0.D1.80.D1.8B|семинар]].
  
 
==Правила игры ==
 
==Правила игры ==
Строка 19: Строка 19:
  
 
===Репозитории===
 
===Репозитории===
 +
Студенты хранят свой код в следующих репозиториях
 
{| class="wikitable"
 
{| class="wikitable"
 
|-
 
|-
|Ментор  || https://github.com/dasimagin/renju
+
| Ментор  || https://github.com/dasimagin/renju
 
|-
 
|-
 
| Красавчик || ...
 
| Красавчик || ...
Строка 27: Строка 28:
 
| Умник || ...
 
| Умник || ...
 
|-
 
|-
| Леша || https://github.com/gamers5a/renju
+
| Харламов || https://github.com/gamers5a/renju
 
|}
 
|}
 +
 +
===Результаты===
 +
Текущие результаты можно найти  [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1VAaIoKGOYkMYKxYMPjHs_TsYabjHo27jA4fiQg_R344 здесь]. Оценка складывается из нескольких частей:
 +
# За работу на семинаре
 +
# И итогового уровня игры бота.
  
 
==Семинары==
 
==Семинары==
Строка 60: Строка 66:
 
|}
 
|}
  
Для первой лабораторной работы вам потребуется:
+
Для [https://github.com/dasimagin/renju/blob/master/labs/L1%20-%20Gradient%20descent%20and%20linear%20models.ipynb первой] лабораторной работы вам потребуется:
 
# Настроить себе [https://pip.pypa.io/en/stable/ pip] для Python3
 
# Настроить себе [https://pip.pypa.io/en/stable/ pip] для Python3
 
# Освоить [http://jupyter.org Jupyter notebook]
 
# Освоить [http://jupyter.org Jupyter notebook]
 
# Установить пакеты [http://www.scipy.org scipy]: numpy, scipy, matplotlib
 
# Установить пакеты [http://www.scipy.org scipy]: numpy, scipy, matplotlib
 
Лабораторная будет состоять из нескольких частей:
 
# Изучение градиентного спуска на примере линейного классификатора + несколько теоретических задачек [coming soon...].
 
# Небольшой контест для того, чтобы почувствовать, что такое "много данных" [coming soon...] .
 

Версия 06:56, 18 ноября 2016

Описание проекта, последний семинар.

Правила игры

Общение с ментором вне занятий приветствуется. Можно задавать вопросы, в том числе философские. Но перед тем, как написать, попробуйте спросить это у Яндекса. Также не обижайтесь, если в ответ вам пришла ссылка на документацию или какую-то статью.

Ключевые точки

Сверху нам спущены ключевые точки выполнения проекта. Для нас они скорее явлются формальными, тем не менее мы должны их соблюдать.

  1. 12-17 декабря - все включились в работу
  2. 20-25 марта - реализован объем работ, необходимый для зачета
  3. 30 мая - 3 июня - окончание проектной работы, вы готовы, как пионеры.
  4. начало июня - конкурс проектов.

Правило 2Х

У вас есть право на одну ошибку. Следующая - я отказываюсь с вами работать.

Репозитории

Студенты хранят свой код в следующих репозиториях

Ментор https://github.com/dasimagin/renju
Красавчик ...
Умник ...
Харламов https://github.com/gamers5a/renju

Результаты

Текущие результаты можно найти здесь. Оценка складывается из нескольких частей:

  1. За работу на семинаре
  2. И итогового уровня игры бота.

Семинары

S02.11

  1. Признаки и какие они бывают. Об отборе признаков, кратко тут. Может помочь на конкурсе.
  2. Задача бинарной классификации.
  3. Градиентный спуск.
  4. Стохастический градиентный спуск. На английской вике больше интересной информации.

Для дополнительного чтения:

  1. Что полезно знать о машинном обучении.
  2. Английская вика про признаки
  3. Отбор признаков.
  4. Мощная теоретическая работа про стохастический градиентный спуск.

L1

Ревьюер Разработчик
Харламов Сопов
Сопов Гринберг
Гринберг Баранов
Баранов Стороженко
Стороженко Харламов

Для первой лабораторной работы вам потребуется:

  1. Настроить себе pip для Python3
  2. Освоить Jupyter notebook
  3. Установить пакеты scipy: numpy, scipy, matplotlib