Глубинное обучение для текстовых данных 23/24 — различия между версиями

Версия 14:19, 20 сентября 2023

О курсе

NLP (Natural Language Processing) — это область машинного обучения, которая пытается научить компьютер понимать и обрабатывать текстовые данные. NLP лежит в основе множества технологий, таких как системы перевода и генерации текстов, голосовые помощники, суммаризаторы текстов, спам детекторы и так далее. В настоящее время такие технологии не только облегчают жизнь людям, решая несложные задачи быстрее них. Часто модели машинного обучения позволяют достигать более высокого качества и оказываются “умнее” многих людей. Примером такой модели может стать нашумевшая ChatGPT, способная корректно отвечать на вопросы по самым различным темам.

В курсе мы постараемся дать вам понять и прочувствовать, что происходит в мире естественной обработки языка. Какие задачи бывают, какие проблемы встречаются в ходе их решения. Мы покажем, что NLP — это не набор пар (задача, решение), а общие идеи, которые применимы для решения множества задач и отражают некоторую общую концепцию.

Расписание

Лекции: каждый четверг в 13:00. Ссылка на зум.

Семинары: каждый четверг в 14:40. Сашин зум, Славин зум.

Полезные ссылки

Общий чат курса в telegram: https://t.me/+Nc5s_kMhUE44MWM6

Репозиторий курса на github: https://github.com/ashaba1in/hse-nlp

Преподаватели и ассистенты

Домашние задания

Формула оценок

Определим накопленную оценку как Накоп = (0.4 * ДЗ + 0.3 * КР) / 0.7.

Итог = Округление(0.7 * Накоп + 0.3 * Э). Округление арифметическое.

• ДЗ — средняя оценка за домашние задания
• КР — оценка за контрольную работу
• Э — оценка за экзамен

Если Накоп >= 8, то студент может получить Округление(Накоп) в качестве итоговой оценки, не приходя на экзамен.

Формат экзамена: устный.