Машинное обучение 1 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Соревнование 1: House pricing)
(Лекции)
 
(не показаны 142 промежуточные версии 23 участников)
Строка 9: Строка 9:
 
'''Лектор:''' [http://www.hse.ru/staff/esokolov Соколов Евгений Андреевич]
 
'''Лектор:''' [http://www.hse.ru/staff/esokolov Соколов Евгений Андреевич]
  
Лекции проходят по пятницам, 12:10 - 13:30, ауд. 317.
+
Лекции проходят по пятницам, 11:10 - 12:30, в zoom (https://zoom.us/j/99855378374).
  
  
Строка 18: Строка 18:
 
=== Полезные ссылки ===
 
=== Полезные ссылки ===
  
[https://www.hse.ru/ba/ami/courses/219888994.html Карточка курса и программа]
+
[https://www.hse.ru/ba/ami/courses/339555332.html 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]
  
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)
+
[https://www.youtube.com/watch?v=OBG6EUSRC9g&list=PLEqoHzpnmTfDwuwrFHWVHdr1-qJsfqCUX Видеозаписи лекций 18/19 года]
  
Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAEprV-8gsyFBkYbvkg
+
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+171@gmail.com)
  
Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/A5rlQE2eFY0LN0AWcGH3qA
+
Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFfULjTHLkANF7_vXQ
  
Ссылка на курс в Anytask: https://anytask.org/course/390
+
Чат в telegram для обсуждений (предназначение чата до конца не ясно, вопросы может быть правильнее задавать в чатах групп): https://t.me/joinchat/A5rlQBPIKyQ__z33y7hL9g
  
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1u832G7b9aRyayoncaKXr7XPD6WisDr85AYRBKSVCMq0/edit?usp=sharing Таблица с оценками]
+
Ссылка на курс в Anytask: https://anytask.org/course/740
 +
 
 +
[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 41: Строка 43:
 
{| class="wikitable"
 
{| class="wikitable"
 
|-
 
|-
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент !! Страница !! Расписание
+
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент  
 
|-
 
|-
| 161 (МОП) || [https://www.hse.ru/org/persons/165212870 Зиннурова Эльвира Альбертовна] || [https://t.me/mryab Рябинин Максим] || || пятница, 10:30 - 11:50, ауд. 503
+
| 181 (МОП) || [https://www.hse.ru/org/persons/165212870 Зиннурова Эльвира Альбертовна] || [https://t.me/Bitchert Биршерт Леша], [https://t.me/ashabalin99 Шабалин Саша]
 
|-
 
|-
| 162 (МОП) || [https://www.hse.ru/org/persons/191263008 Неклюдов Кирилл Олегович] || [http://t.me/bazpasha Хрушков Павел] || ||
+
| 182 (МОП) || [https://www.hse.ru/staff/esokolov Соколов Евгений Андреевич] || [https://t.me/Kirili4ik Гельван Кирилл], [https://t.me/isadrtdinov Ильдус Садртдинов]
 
|-
 
|-
| 163 (АДИС) || [https://t.me/despairazure Кохтев Вадим Михайлович] || [http://t.me/marka_17 Маркович Александр] || ||
+
| 183 (ТИ) || [https://www.hse.ru/org/persons/190919554 Трошин Сергей Дмитриевич] || [https://t.me/treacker Шабалин Евгений]
 
|-
 
|-
| 164 (АДИС) || [https://www.hse.ru/org/persons/137283751 Атанов Андрей Игоревич] || [http://t.me/liza_s Свитанько Лиза] || ||
+
| 184 (АДИС) || [https://www.hse.ru/org/persons/? Кохтев Вадим Михайлович] || [https://t.me/sergevkim Ким Сергей], [https://t.me/planum Гусев Андрей]
 
|-
 
|-
| 165 (РС) || [https://www.hse.ru/org/persons/209813459 Каюмов Эмиль Марселевич] || [http://t.me/akiiino Попов Никита] ||  || вторник, 9:00 – 10:20, ауд. 311
+
| 185 (РС) || [https://www.hse.ru/org/persons/209813459 Каюмов Эмиль Марселевич] || [https://t.me/arinaruck Рак Арина]
 
|-
 
|-
| 166 (РС) || [https://www.hse.ru/org/persons/192085968 Яшков Даниил Дмитриевич] || [http://t.me/Saigetsu Хайдуров Руслан] || ||
+
| 186 (РС) || [https://www.hse.ru/org/persons/? Глазкова Екатерина Васильевна] || [https://t.me/bigbluebutterfly Федоров Игорь]
 
|-
 
|-
| Магистратура ФТиАД || [https://www.hse.ru/org/persons/191576735 Чиркова Надежда Александровна] || [https://t.me/nbagiyan Багиян Нерсес] || ||
+
| 187 (АПР) || [https://www.hse.ru/org/persons/? Цвигун Аким Олегович] ||
 +
|-
 +
| 188 (МИ) || [https://www.hse.ru/org/persons/? Семенкин Антон Александрович] || [https://t.me/poly_nomial Анищенко Илья]
 
|-
 
|-
 
|}
 
|}
Строка 64: Строка 68:
  
 
В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
 
В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Самостоятельные работы на семинарах, проверяющие знание основных фактов с лекций
+
* Самостоятельные работы на семинарах, проверяющие знание основных фактов с лекций и семинаров
 
* Практические домашние работы на Python
 
* Практические домашние работы на Python
* Контрольная работа
+
* Письменная контрольная работа
 
* Письменный экзамен
 
* Письменный экзамен
  
 
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:
  
O<sub>итоговая</sub> = 0.7 * O<sub>накопленная</sub> + 0.3 * О<sub>экз</sub>
+
Итог = Округление(0.15 * ПР + 0.4 * ДЗ + 0.15 * КР + 0.3 * Э)
  
Оценка за работу в семестре вычисляется по формуле
+
ПР — средняя оценка за самостоятельные работы на семинарах
  
O<sub>накопленная</sub> = 0.2 * O<sub>самостоятельные</sub> + 0.6 * О<sub>практические дз</sub> + 0.2 * О<sub>контрольная</sub>
+
ДЗ — средняя оценка за практические домашние работы на Python
  
Оценка за самостоятельную работу вычисляется как среднее по всем самостоятельным, оценка за домашнюю работу — как среднее по всем практическим заданиям и соревнованиям.
+
КР — оценка за контрольную работу
  
Накопленная, экзаменационная и итоговая оценки округляются арифметически.
+
Э — оценка за экзамен
 +
 
 +
Округление арифметическое.
  
 
=== Правила сдачи заданий ===
 
=== Правила сдачи заданий ===
  
За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются.
+
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 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).
  
 
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 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 (при этом получить дополнительные баллы за призовые места на конкурсе можно только при участии в общий срок). Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.
+
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 ==
 
== Лекции ==
  
'''Лекция 1''' (3 сентября). Введение в машинное обучение. Основные термины, постановки задач и примеры применения. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2018-fall/lecture-notes/lecture01-intro.pdf Конспект]]
+
Ко всем конспектам на GitHub есть исходники. Исправления и дополнения всячески приветствуются!
  
'''Лекция 2''' (14 сентября). Линейная регрессия. Метрики качества регрессии. Градиентный спуск и способы оценивания градиента. Продвинутые градиентные методы. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2018-fall/lecture-notes/lecture02-linregr.pdf Конспект]]
+
'''Лекция 1''' (4 сентября). Введение в машинное обучение. Основные термины, постановки задач и примеры применения. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-fall/lecture-notes/lecture01-intro.pdf Конспект]] [[https://www.youtube.com/watch?v=HytWgel76rY Запись лекции]]
  
'''Лекция 3''' (21 сентября). Переобучение и регуляризация. Разреженные линейные модели. Квантильная регрессия. Подготовка признаков.
+
'''Лекция 2''' (11 сентября). Линейная регрессия. Метрики качества регрессии. Переобучение. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-fall/lecture-notes/lecture02-linregr.pdf Конспект]] [[https://www.youtube.com/watch?v=rNO34vMVS-Q Запись лекции]]
  
'''Лекция 4''' (28 сентября). Линейная классификация. Отступ и верхние оценки на пороговую функцию потерь. Метрики качества классификации.
+
'''Лекция 3''' (18 сентября). Регуляризация. Градиентное обучение. Оценивание градиента. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-fall/lecture-notes/lecture03-linregr.pdf Конспект]] [[https://www.youtube.com/watch?v=CWFWFsie6jg Запись лекции]]
  
'''Лекция 5''' (1 октября). Линейная классификация. Логистическая регрессия и оценки вероятности классов. Метод опорных векторов.
+
'''Лекция 4''' (25 сентября). Линейная классификация. Отступ и верхние оценки на пороговую функцию потерь. Метрики качества классификации. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-fall/lecture-notes/lecture04-linclass.pdf Конспект]] [[https://www.youtube.com/watch?v=tIymy9jpO9s Запись лекции]]
  
'''Лекция 6''' (12 октября). Многоклассовая классификация, сведение к бинарным задачам. Многоклассовая логистическая регрессия. Классификация с пересекающимися классами. Метрики качества многоклассовой классификации. Категориальные признаки: хэширование и счётчики.
+
'''Лекция 5''' (2 октября). Метрики качества классификации. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-fall/lecture-notes/lecture04-linclass.pdf Конспект]] [[https://www.youtube.com/watch?v=3Qj87xe3Djk Запись лекции]] [[https://www.youtube.com/watch?v=xk7cU86Sh5A Ещё одна попытка объяснить площади под кривыми]]
  
'''Лекция 7''' (19 октября). Решающие деревья. Жадный алгоритм построения. Выбор лучшего разбиения с помощью критерия информативности. Критерии информативности для регрессии и классификации. Учёт пропусков в деревьях. Решающие деревья и категориальные признаки.
+
'''Лекция 6''' (9 октября). Линейная классификация. Логистическая регрессия и оценки вероятности классов. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-fall/lecture-notes/lecture05-linclass.pdf Конспект]] [[https://www.youtube.com/watch?v=KeNJw_jw8NE Запись лекции]] [[https://www.youtube.com/watch?v=ZJ_b_VLQu84 Дополнительная лекция]]
  
'''Лекция 8''' (2 ноября). Бутстрап и бэггинг. Разложение ошибки на смещение и разброс (bias-variance decomposition). Случайный лес. Вычисление расстояний с помощью лесов.
+
'''Лекция 7''' (16 октября). Многоклассовая классификация, сведение к бинарным задачам. Многоклассовая логистическая регрессия. Метрики качества многоклассовой классификации. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-fall/lecture-notes/lecture06-linclass.pdf Конспект]] [[https://www.youtube.com/watch?v=Ec1xYZ9zzEI Запись лекции]]
  
'''Лекция 9''' (9 ноября). Градиентный бустинг. Регуляризация. Особенности бустинга над деревьями. Взвешивание объектов в градиентном бустинге.
+
'''Лекция 8''' (30 октября). Решающие деревья. Жадный алгоритм построения. Выбор лучшего разбиения с помощью критерия информативности. Критерии информативности для регрессии и классификации. Учёт пропусков в деревьях. Решающие деревья и категориальные признаки. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-fall/lecture-notes/lecture07-trees.pdf Конспект]] [[https://www.youtube.com/watch?v=h7FF6EcXDqA Запись лекции]]
  
'''Лекция 10''' (16 ноября). Оптимизация второго порядка в градиентном бустинге. Регуляризация деревьев. XGBoost. Стекинг.
+
'''Лекция 9''' (6 ноября). Бутстрап и бэггинг. Разложение ошибки на смещение и разброс (bias-variance decomposition). Случайный лес. Вычисление расстояний с помощью лесов. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-fall/lecture-notes/lecture08-ensembles.pdf Конспект]] [[https://www.youtube.com/watch?v=t0OhR13Pgwk Запись лекции]]
  
'''Лекция 11''' (23 ноября). Графы вычислений, их обучение и метод обратного распространения ошибки. Полносвязные, свёрточные и рекуррентные слои. Возможности аппроксимации.
+
'''Лекция 10''' (13 ноября). Градиентный бустинг. Регуляризация. Особенности бустинга над деревьями. Взвешивание объектов в градиентном бустинге. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-fall/lecture-notes/lecture09-ensembles.pdf Конспект]] [[https://www.youtube.com/watch?v=pXFZsXlVM-M Запись лекции]]
  
'''Лекция 12''' (30 ноября). Обучение без учителя. Кластеризация: метрики качества, K-Means, иерархический и графовый подходы. Визуализация, t-SNE. Обучение представлений. word2vec.
+
'''Лекция 11''' (20 ноября). Оптимизация второго порядка в градиентном бустинге. Регуляризация деревьев. XGBoost. Стекинг. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-fall/lecture-notes/lecture10-ensembles.pdf Конспект]] [[https://www.youtube.com/watch?v=Tq-ofCmY6b4 Запись лекции]]
  
'''Лекция 13''' (7 декабря). Метод главных компонент, его связь с матричными разложениями. Рекомендательные системы: постановка задачи, коллаборативные методы, матричные разложения, контентные методы.
+
'''Лекция 12''' (27 ноября). Обучение без учителя. Кластеризация: метрики качества, K-Means, иерархический и графовый подходы. Визуализация, t-SNE. Обучение представлений. word2vec. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-fall/lecture-notes/lecture11-unsupervised.pdf Конспект]] [[https://www.youtube.com/watch?v=kdxnz3cAoeI Запись лекции]]
 +
 
 +
'''Лекция 13''' (4 декабря). Метод главных компонент, его связь с матричными разложениями. Рекомендательные системы: постановка задачи, коллаборативные методы, матричные разложения, контентные методы. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-fall/lecture-notes/lecture12-factorizations.pdf Конспект]]
  
 
== Семинары ==
 
== Семинары ==
 +
 +
'''Семинар 1'''. Разведочный анализ данных в Python. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-fall/seminars/sem01-pandas.ipynb Ноутбук]]
 +
 +
'''Семинар 2'''. sklearn и особенности подготовки данных для линейных моделей. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-fall/seminars/sem02-sklearn-linregr.ipynb Ноутбук]]
 +
 +
'''Семинар 3'''. Основы матрично-векторного дифференцирования. Градиентный спуск. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-fall/seminars/sem03-numpy.ipynb Справочная информация по NumPy]] [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-fall/seminars/sem03-gd.ipynb Ноутбук по градиентному спуску]] [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-fall/seminars/sem03-vector-diff.pdf Задачи на векторное дифференцирование]]
 +
 +
'''Семинар 4'''. Работа с пропусками и выбросами. Методы кодирования категориальных признаков. Основы работы с текстовыми данными. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-fall/seminars/sem04-features.pdf Конспект]] [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-fall/seminars/sem04-features.ipynb Ноутбук]]
 +
 +
'''Семинар 5'''. AUC-ROC: алгоритм построения, интерпретации. Прямая оптимизация AUC-ROC. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-fall/seminars/sem05-linclass-metrics.pdf Конспект]]
 +
 +
'''Семинар 6'''. Оценивание вероятностей. Калибровка вероятностей. Квантильная регрессия. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-fall/seminars/sem06-probs-quantile.pdf Конспект]]
 +
 +
'''Семинар 7'''. Решающие деревья. Критерии информативности, их особенности и интерпретации. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-fall/seminars/sem07-trees.pdf Конспект]] [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-fall/seminars/sem07-trees.ipynb Ноутбук]]
 +
 +
'''Семинар 8'''. Разложение ошибки на смещение и разброс. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-fall/seminars/sem08-bvd.pdf Конспект]]
 +
 +
'''Семинар 9'''. Градиентный бустинг. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-fall/seminars/sem09-gbm-part1.pdf Конспект]] [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-fall/seminars/sem09-gbm-part2.ipynb Ноутбук]]
  
 
== Практические задания ==
 
== Практические задания ==
  
За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются. В течение семестра каждый студент может не более 2 раз сдать задание после жёсткого дедлайна.  
+
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).
  
'''Задание 1.''' Работа с Pandas и Matplotlib. [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2018-fall/homeworks-practice/homework-practice-01.ipynb Github]. Мягкий дедлайн: 07:59 15.09.2018. Жесткий дедлайн: 23:59 16.09.2018.
+
'''Задание 1.''' Pandas и распределение студентов ПМИ по элективам.
 +
 +
Мягкий дедлайн: 21.09.2020 04:59.
 +
 
 +
Жесткий дедлайн: 24.09.2020 23:59.
 +
 
 +
[[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-fall/homeworks-practice/homework-practice-01-pandas.ipynb Ноутбук с заданием]]
 +
 
 +
'''Задание 2.''' Разведочный анализ данных, линейная регрессия и разработка признаков.
 +
 +
Мягкий дедлайн: 05.10.2020 02:59.  
 +
 
 +
Жесткий дедлайн: 08.10.2020 23:59.
 +
 
 +
[[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-fall/homeworks-practice/homework-practice-02-linregr.ipynb Ноутбук с заданием]]
 +
 
 +
'''Задание 3.''' Градиентный спуск и линейная регрессия своими руками.
 +
 +
Мягкий дедлайн: 19.10.2020 01:59.  
 +
 
 +
Жесткий дедлайн: 22.10.2020 01:59.
 +
 
 +
[[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/tree/master/2020-fall/homeworks-practice/homework-practice-03-gd Файлы к заданию]]
 +
 
 +
'''Задание 4.''' Линейная классификация.
 +
 +
Мягкий дедлайн: 02.11.2020 01:59.
 +
 
 +
Жесткий дедлайн: 05.11.2020 02:59.
 +
 
 +
[[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-fall/homeworks-practice/homework-practice-04-classification.ipynb Ноутбук с заданием]]
 +
 
 +
'''Задание 5.''' Решающие деревья своими руками.
 +
 +
Мягкий дедлайн: 18.11.2020 01:59.
 +
 
 +
Жесткий дедлайн: 22.11.2020 01:59.
 +
 
 +
[[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/tree/master/2020-fall/homeworks-practice/homework-practice-05-trees Файлы к заданию]]
 +
 
 +
'''Задание 6.''' Разложение ошибки на смещение и разброс.
 +
 +
Мягкий дедлайн: 02.12.2020 00:59.
 +
 
 +
Жесткий дедлайн: 07.12.2020 00:59
 +
 
 +
[[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-fall/homeworks-practice/homework-practice-06-bvd.ipynb Ноутбук с заданием]]
 +
 
 +
==Теоретические домашние задания==
 +
 
 +
Теоретические ДЗ не проверяются, но задачи из них могут войти в проверочные работы на семинарах.
 +
 
 +
'''Задание 1.''' Матрично-векторное дифференцирование [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-fall/homeworks-theory/homework-theory-01-derivatives.pdf Условие]]
 +
 
 +
'''Задание 2.''' Линейная регрессия [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-fall/homeworks-theory/homework-theory-02-linregr.pdf Условие]]
 +
 
 +
'''Задание 3.''' Линейная классификация [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-fall/homeworks-theory/homework-theory-03-linclass.pdf Условие]]
 +
 
 +
'''Задание 4.''' Разложение ошибки на смещение и разброс [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-fall/homeworks-theory/homework-theory-04-bvd.pdf Условие]]
  
 
== Соревнования ==
 
== Соревнования ==
Строка 130: Строка 214:
 
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 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:
В лидербордах каждого из соревнований присутствуют несколько базовых решений (бейзлайна), 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,
 
N_2 - (N_2 - N_1) * i  / M,
Строка 141: Строка 224:
 
Единственное исключение из формулы — студенты, преодолевшие самый сильный бейзлайн, получают прибавку 1/M к своей оценке.
 
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):
 +
 +
«[ПМИ] 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:
 
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:
Строка 150: Строка 236:
 
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.  
 
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.
+
В случае отсутствия кода, воспроизводящего результат, в установленный срок студенту выставляется 0 в качестве оценки за соревнование. Студенты, попавшие в топ-3 согласно приватному лидерборду, смогут получить бонусные баллы, если в течение недели после окончания соревнования сдадут в anytask 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.
  
=== Соревнование 1: House pricing ===
+
В некоторых соревнованиях данные взяты из завершившегося соревнования на Kaggle.
 +
Категорически запрещено использовать данные из оригинального соревнования для восстановления целевой переменной на тестовой выборке.
  
Дата выдачи: 15.09.2018
+
=== Соревнование 1 ===
  
Срок окончания соревнования: 30.09.2018 23:59MSK
+
Задача: выявление мошеннических тразнакций
  
Срок отправки кода: 03.10.2018 23:59MSK
+
Это соревнование на бонусные баллы, оно не является обязательным.
  
Бейзлайны: на 4 и на 8 баллов
+
Ссылка для участия: https://www.kaggle.com/t/c70d9edc863e4b709f12256091e2d394
  
[https://www.kaggle.com/t/5a486fc7863548a58cfc1f702690b5c3 Ссылка на участие в соревновании]
+
Дедлайн: 15.12.2020 23:59MSK
  
==Теоретические домашние задания==
+
В задании всего один бейзлайн (lightgbm), ненулевые баллы получают решения, преодолевшие его на приватном лидерборде.
 +
Все решения выше этого бейзлайна оцениваются по равномерной шкале от 0 до 5.
 +
 
 +
Обратите внимание на раздел Baselines на Kaggle — там можно найти много полезного.
  
 
== Бонусы за соревнования ==
 
== Бонусы за соревнования ==
Строка 171: Строка 261:
  
 
== Контрольная работа ==
 
== Контрольная работа ==
 +
 +
Контрольная работа состоится на лекции 4 декабря (в 11:10 по Москве) и займёт одну пару.
 +
 +
[https://docs.google.com/document/d/1xELhUsd4w3tPZ4f-nLlXoeWQEag6VGIxbD__vM7IelM/edit?usp=sharing Вопросы для подготовки с прошлого года]
 +
 +
[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-fall/midterm-fall-2020-example.pdf Пример варианта]
  
 
== Экзамен ==
 
== Экзамен ==
  
 +
[[https://docs.google.com/document/d/1Kyk5YU5gakj_LjSWlHJTwyg7PU3U9PCaaaYliOqKSfI/edit?usp=sharing Вопросы для подготовки с прошлого года]]
  
 
== Полезные материалы ==
 
== Полезные материалы ==
Строка 189: Строка 286:
 
* [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]
 +
* [https://openedu.ru/course/hse/INTRML/ Введение в машинное обучение (онлайн-курс НИУ ВШЭ)]
  
 
== Страницы предыдущих лет ==
 
== Страницы предыдущих лет ==
 +
 +
[[Машинное_обучение_1/2019_2020 | 2019/2020 учебный год]]
 +
 +
[[Машинное_обучение_1/2018_2019 | 2018/2019 учебный год]]
  
 
[[Машинное_обучение_1/2017_2018 | 2017/2018 учебный год]]
 
[[Машинное_обучение_1/2017_2018 | 2017/2018 учебный год]]
  
 
[[Машинное_обучение_1/2016_2017 | 2016/2017 учебный год]]
 
[[Машинное_обучение_1/2016_2017 | 2016/2017 учебный год]]

Текущая версия на 14:31, 27 ноября 2020

О курсе

borderless

Курс читается для студентов 3-го курса ПМИ ФКН ВШЭ в 1-2 модулях.

Проводится с 2016 года.

Лектор: Соколов Евгений Андреевич

Лекции проходят по пятницам, 11:10 - 12:30, в zoom (https://zoom.us/j/99855378374).




Полезные ссылки

Карточка курса и программа

Репозиторий с материалами на GitHub

Видеозаписи лекций 18/19 года

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+171@gmail.com)

Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFfULjTHLkANF7_vXQ

Чат в telegram для обсуждений (предназначение чата до конца не ясно, вопросы может быть правильнее задавать в чатах групп): https://t.me/joinchat/A5rlQBPIKyQ__z33y7hL9g

Ссылка на курс в Anytask: https://anytask.org/course/740

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 Биршерт Леша, Шабалин Саша
182 (МОП) Соколов Евгений Андреевич Гельван Кирилл, Ильдус Садртдинов
183 (ТИ) Трошин Сергей Дмитриевич Шабалин Евгений
184 (АДИС) Кохтев Вадим Михайлович Ким Сергей, Гусев Андрей
185 (РС) Каюмов Эмиль Марселевич Рак Арина
186 (РС) Глазкова Екатерина Васильевна Федоров Игорь
187 (АПР) Цвигун Аким Олегович
188 (МИ) Семенкин Антон Александрович Анищенко Илья

Консультации

Правила выставления оценок

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:

  • Самостоятельные работы на семинарах, проверяющие знание основных фактов с лекций и семинаров
  • 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(0.15 * ПР + 0.4 * ДЗ + 0.15 * КР + 0.3 * Э)

ПР — средняя оценка за самостоятельные работы на семинарах

ДЗ — средняя оценка за практические домашние работы на Python

КР — оценка за контрольную работу

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 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).

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 (4 сентября). Введение в машинное обучение. Основные термины, постановки задач и примеры применения. [Конспект] [Запись лекции]

Лекция 2 (11 сентября). Линейная регрессия. Метрики качества регрессии. Переобучение. [Конспект] [Запись лекции]

Лекция 3 (18 сентября). Регуляризация. Градиентное обучение. Оценивание градиента. [Конспект] [Запись лекции]

Лекция 4 (25 сентября). Линейная классификация. Отступ и верхние оценки на пороговую функцию потерь. Метрики качества классификации. [Конспект] [Запись лекции]

Лекция 5 (2 октября). Метрики качества классификации. [Конспект] [Запись лекции] [Ещё одна попытка объяснить площади под кривыми]

Лекция 6 (9 октября). Линейная классификация. Логистическая регрессия и оценки вероятности классов. [Конспект] [Запись лекции] [Дополнительная лекция]

Лекция 7 (16 октября). Многоклассовая классификация, сведение к бинарным задачам. Многоклассовая логистическая регрессия. Метрики качества многоклассовой классификации. [Конспект] [Запись лекции]

Лекция 8 (30 октября). Решающие деревья. Жадный алгоритм построения. Выбор лучшего разбиения с помощью критерия информативности. Критерии информативности для регрессии и классификации. Учёт пропусков в деревьях. Решающие деревья и категориальные признаки. [Конспект] [Запись лекции]

Лекция 9 (6 ноября). Бутстрап и бэггинг. Разложение ошибки на смещение и разброс (bias-variance decomposition). Случайный лес. Вычисление расстояний с помощью лесов. [Конспект] [Запись лекции]

Лекция 10 (13 ноября). Градиентный бустинг. Регуляризация. Особенности бустинга над деревьями. Взвешивание объектов в градиентном бустинге. [Конспект] [Запись лекции]

Лекция 11 (20 ноября). Оптимизация второго порядка в градиентном бустинге. Регуляризация деревьев. XGBoost. Стекинг. [Конспект] [Запись лекции]

Лекция 12 (27 ноября). Обучение без учителя. Кластеризация: метрики качества, K-Means, иерархический и графовый подходы. Визуализация, t-SNE. Обучение представлений. word2vec. [Конспект] [Запись лекции]

Лекция 13 (4 декабря). Метод главных компонент, его связь с матричными разложениями. Рекомендательные системы: постановка задачи, коллаборативные методы, матричные разложения, контентные методы. [Конспект]

Семинары

Семинар 1. Разведочный анализ данных в Python. [Ноутбук]

Семинар 2. sklearn и особенности подготовки данных для линейных моделей. [Ноутбук]

Семинар 3. Основы матрично-векторного дифференцирования. Градиентный спуск. [Справочная информация по NumPy] [Ноутбук по градиентному спуску] [Задачи на векторное дифференцирование]

Семинар 4. Работа с пропусками и выбросами. Методы кодирования категориальных признаков. Основы работы с текстовыми данными. [Конспект] [Ноутбук]

Семинар 5. AUC-ROC: алгоритм построения, интерпретации. Прямая оптимизация AUC-ROC. [Конспект]

Семинар 6. Оценивание вероятностей. Калибровка вероятностей. Квантильная регрессия. [Конспект]

Семинар 7. Решающие деревья. Критерии информативности, их особенности и интерпретации. [Конспект] [Ноутбук]

Семинар 8. Разложение ошибки на смещение и разброс. [Конспект]

Семинар 9. Градиентный бустинг. [Конспект] [Ноутбук]

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).

Задание 1. Pandas и распределение студентов ПМИ по элективам.

Мягкий дедлайн: 21.09.2020 04:59.

Жесткий дедлайн: 24.09.2020 23:59.

[Ноутбук с заданием]

Задание 2. Разведочный анализ данных, линейная регрессия и разработка признаков.

Мягкий дедлайн: 05.10.2020 02:59.

Жесткий дедлайн: 08.10.2020 23:59.

[Ноутбук с заданием]

Задание 3. Градиентный спуск и линейная регрессия своими руками.

Мягкий дедлайн: 19.10.2020 01:59.

Жесткий дедлайн: 22.10.2020 01:59.

[Файлы к заданию]

Задание 4. Линейная классификация.

Мягкий дедлайн: 02.11.2020 01:59.

Жесткий дедлайн: 05.11.2020 02:59.

[Ноутбук с заданием]

Задание 5. Решающие деревья своими руками.

Мягкий дедлайн: 18.11.2020 01:59.

Жесткий дедлайн: 22.11.2020 01:59.

[Файлы к заданию]

Задание 6. Разложение ошибки на смещение и разброс.

Мягкий дедлайн: 02.12.2020 00:59.

Жесткий дедлайн: 07.12.2020 00:59

[Ноутбук с заданием]

Теоретические домашние задания

Теоретические ДЗ не проверяются, но задачи из них могут войти в проверочные работы на семинарах.

Задание 1. Матрично-векторное дифференцирование [Условие]

Задание 2. Линейная регрессия [Условие]

Задание 3. Линейная классификация [Условие]

Задание 4. Разложение ошибки на смещение и разброс [Условие]

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):

«[ПМИ] 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-3 согласно приватному лидерборду, смогут получить бонусные баллы, если в течение недели после окончания соревнования сдадут в anytask 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.

В некоторых соревнованиях данные взяты из завершившегося соревнования на Kaggle. Категорически запрещено использовать данные из оригинального соревнования для восстановления целевой переменной на тестовой выборке.

Соревнование 1

Задача: выявление мошеннических тразнакций

Это соревнование на бонусные баллы, оно не является обязательным.

Ссылка для участия: https://www.kaggle.com/t/c70d9edc863e4b709f12256091e2d394

Дедлайн: 15.12.2020 23:59MSK

В задании всего один бейзлайн (lightgbm), ненулевые баллы получают решения, преодолевшие его на приватном лидерборде. Все решения выше этого бейзлайна оцениваются по равномерной шкале от 0 до 5.

Обратите внимание на раздел Baselines на Kaggle — там можно найти много полезного.

Бонусы за соревнования

За успешное участие в соревнованиях по анализу данных могут быть выставлены бонусные баллы, которые можно прибавить к оценке за любое практическое или теоретическое домашнее задание, а также за самостоятельную работу. Под успешным участием понимается попадание в топ-10% мест; если соревнование особо сложное и крупное, может рассматриваться и попадание в топ-20% мест. Конкретное число баллов определяется преподавателями и зависит от сложности соревнования и занятого места. За одно соревнование можно получить не более 5 баллов. Для получения оценки необходимо предоставить краткий отчёт о решении задачи.

Контрольная работа

Контрольная работа состоится на лекции 4 декабря (в 11:10 по Москве) и займёт одну пару.

Вопросы для подготовки с прошлого года

Пример варианта

Экзамен

[Вопросы для подготовки с прошлого года]

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