Майнор Интеллектуальный анализ данных/Прикладные задачи анализа данных — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Материалы занятий)
Строка 96: Строка 96:
  
 
[https://www.dropbox.com/s/hk6r7co0ax05fjo/presentation_muratova.pptx?dl=0 Лекция 8. Майнинг последовательностей для демографических данных]
 
[https://www.dropbox.com/s/hk6r7co0ax05fjo/presentation_muratova.pptx?dl=0 Лекция 8. Майнинг последовательностей для демографических данных]
 +
 +
=== 06.04.2017 ===
 +
 +
[https://www.dropbox.com/s/a5xauz6i3zvh9nm/RecSys_course.pdf?dl=0 Рамочная презентация: введение в рекомендательные системы]
 +
 +
[https://www.dropbox.com/s/2476y3ppddc8vvn/Case%201.%20%D0%A0%D0%B5%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B4%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5%20%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D1%8B.ppt?dl=0 Case study 1. Подходы на основе сходства по пользователям и предметам рекомендации для коллаборативной фильтрации. Оценка качества на основе бимодального скользящего контроля.]
 +
 +
[https://www.dropbox.com/s/2vxwzj6z2eqemk5/HW_assignment_1.ipynb?dl=0 Скрипт для работы в классе и первая часть домашнего задания]
 +
 +
=== 13.04.2017 ===
 +
 +
Матричная факторизация в задаче коллаборативной фильтрации (SVD, NMF, BMF).

Версия 18:38, 6 апреля 2017

Материалы курса "Прикладные задачи анализа данных"

Преподаватели: Д. И. Игнатов, Е. Л. Черняк

Домашние задания можно выполнять индивидуально или в группах по два человека. Отчет по домашнему заданию отправляйте по адресу: iad.hse@yandex.ru , тему письма сформатируйте так: ИАД-X ДЗ-Y Name1 Name2, где X – номер группы, Y – номер домашнего задания, а Name1 Name2 - ваши фамилии (или Name1, если вы делаете домашнее задание самостоятельно) .

Дедлайны домашних заданий в списке ниже. Если вы сдаете домашнее задание после дедлайна, то оценка снижается на 10% за каждый день опоздания.

  • Дедлайн по 1 домашнему заданию: все группы -- до 23:59 9.02, кроме ИАД-2 -- до 23:59 16.02.
  • Дедлайн по 2 домашнему заданию: все группы -- до 23:59 25.02 (внимание, ДЗ обновлено!!!)
  • Дедлайн по 3 домашнему заданию: все группы -- до 23:59 9.03
  • Дедлайн по 4 домашнему заданию: все группы -- до 23:59 6.04
  • Дедлайн по 5 домашнему заданию: все группы -- до 23:59 13.04
  • Дедлайн по техническому заданию по проекту: все группы -- до 23:59 13.04

Отчет по ДЗ состоит из трех частей: содержательный отчет, код и данные. Первые две части можно совместить в ipython notebook.

Оценки за домашние задания:

(NEW) Инструкции по выполнению проекта

Материалы занятий

19.01.2017

Лекция 1. Введение (upd: формула оценки)

26.01.2017

Лекция 2. Введение в АОТ. Морфология, методы выделения ключевых слов, синтаксис

Практическое занятие 1. Тетрадки и данные

Домашнее задание 1. Сравнение стилей

02.01.2017

Лекции 3 и 4. Синтаксический анализ. Векторная модель

Практическое занятие 2. Туториалы и полезные ссылки

(обновление) Домашнее задание 2. Word2vec

9.02.2017

Лекция 5. Классификация в задачах АОТ

Задания из курса Лауры Каллмайер

Туториал по CRF Suite

16.02.2017

Данные для Домашнего задания З

Домашнее задание 3

Туториалы по keras

Deep Learning 4 NLP

Understanding CNN for NLP

Understanding LSTMs

Oxford DL for NLP

Stanford NLP with DL

Практическое занятие 3. Нейронные сети


02.03.2017

Лекция 6. Поиск частых множеств и ассоциативные правила (повторение с примерами прикладных задач)


16.03.2017

Лекция 7. Поиск частых последовательностей (Sequence mining)

(UPD) Домашнее задание 4

(UPD) Домашнее задание 5

23.03.2017

Лабораторная по деревьям решений

Лекция 8. Майнинг последовательностей для демографических данных

06.04.2017

Рамочная презентация: введение в рекомендательные системы

Case study 1. Подходы на основе сходства по пользователям и предметам рекомендации для коллаборативной фильтрации. Оценка качества на основе бимодального скользящего контроля.

Скрипт для работы в классе и первая часть домашнего задания

13.04.2017

Матричная факторизация в задаче коллаборативной фильтрации (SVD, NMF, BMF).