Машинное обучение 1 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Семинары: Семинар 4)
(Практические задания)
 
(не показано 55 промежуточных версии 15 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. R404 (Покровский бульвар, 11).
+
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/292689583.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]
Строка 26: Строка 26:
 
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)
 
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/AAAAAEtiwm9A8i-78LNcKQ
+
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/A5rlQBUrWTeXl7eBbnyBcQ
+
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/537
+
Ссылка на курс в Anytask: https://anytask.org/course/740
  
[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 45: Строка 45:
 
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент  
 
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент  
 
|-
 
|-
| 171 (МОП) || [https://www.hse.ru/org/persons/165212870 Зиннурова Эльвира Альбертовна] || Виктор Куканов
+
| 181 (МОП) || [https://www.hse.ru/org/persons/165212870 Зиннурова Эльвира Альбертовна] || [https://t.me/Bitchert Биршерт Леша], [https://t.me/ashabalin99 Шабалин Саша]
 
|-
 
|-
| 172 (МОП) || [https://www.hse.ru/org/persons/209813459 Каюмов Эмиль Марселевич] || Софья Дымченко
+
| 182 (МОП) || [https://www.hse.ru/staff/esokolov Соколов Евгений Андреевич] || [https://t.me/Kirili4ik Гельван Кирилл], [https://t.me/isadrtdinov Ильдус Садртдинов]
 
|-
 
|-
| 173 (ТИ) || [https://www.hse.ru/org/persons/? Хрушков Павел Вадимович]  || [https://t.me/resokolov Роман Соколов]
+
| 183 (ТИ) || [https://www.hse.ru/org/persons/190919554 Трошин Сергей Дмитриевич]  || [https://t.me/treacker Шабалин Евгений]
 
|-
 
|-
| 174 (АДИС) || [https://www.hse.ru/org/persons/? Кохтев Вадим Михайлович] || [https://t.me/widepeepoBlanket Евгений Алаев]
+
| 184 (АДИС) || [https://www.hse.ru/org/persons/? Кохтев Вадим Михайлович] || [https://t.me/sergevkim Ким Сергей], [https://t.me/planum Гусев Андрей]
 
|-
 
|-
| 175 (РС) || [https://www.hse.ru/org/persons/228364473 Волохова Александра Константиновна] || [https://t.me/President153 Ярослав Пудяков]
+
| 185 (РС) || [https://www.hse.ru/org/persons/209813459 Каюмов Эмиль Марселевич] || [https://t.me/arinaruck Рак Арина]
 
|-
 
|-
| 176 (РС) || [https://www.hse.ru/org/persons/192085968 Яшков Даниил Дмитриевич] || [https://t.me/arcstranger  Николай Пальчиков]
+
| 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/? Рысьмятова Анастасия Александровна] || [https://t.me/oleg_top Олег Дешеулин]
+
| 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 66: 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
 
* Письменная контрольная работа
 
* Письменная контрольная работа
Строка 87: Строка 89:
 
=== Правила сдачи заданий ===
 
=== 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.
+
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.
Строка 97: Строка 99:
 
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 1''' (6 сентября). Введение в машинное обучение. Основные термины, постановки задач и примеры применения. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-fall/lecture-notes/lecture01-intro.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 2''' (13 сентября). Линейная регрессия. Метрики качества регрессии. Градиентный спуск и способы оценивания градиента. Продвинутые градиентные методы. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-fall/lecture-notes/lecture02-linregr.pdf Конспект]]
+
'''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 3''' (20 сентября). Переобучение и регуляризация. Разреженные линейные модели. Квантильная регрессия. Подготовка признаков. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-fall/lecture-notes/lecture03-linregr.pdf Конспект]]
+
'''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 4''' (27 сентября). Линейная классификация. Отступ и верхние оценки на пороговую функцию потерь. Метрики качества классификации. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-fall/lecture-notes/lecture04-linclass.pdf Конспект]]
+
'''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/2019-fall/lecture-notes/lecture04-linclass.pdf Конспект]]
  
== Семинары ==
+
'''Лекция 5''' (2 октября). Линейная классификация. Логистическая регрессия и оценки вероятности классов. Метод опорных векторов. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-fall/lecture-notes/lecture05-linclass.pdf Конспект]]
  
'''Семинар 1.''' Области применения машинного обучения. Инструменты data scientist'а. Pandas и разведочный анализ данных. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-fall/seminars/sem01-intro.ipynb Ноутбук]]
+
'''Лекция 6''' (9 октября). Многоклассовая классификация, сведение к бинарным задачам. Многоклассовая логистическая регрессия. Классификация с пересекающимися классами. Метрики качества многоклассовой классификации. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-fall/lecture-notes/lecture06-linclass.pdf Конспект]]
  
'''Семинар 2.''' Линейная регрессия. Библиотека scikit-learn. Валидация моделей. Работа с категориальными признаками. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-fall/seminars/sem02-sklearn-linreg.ipynb Ноутбук]]
+
'''Лекция 7''' (16 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/2019-fall/lecture-notes/lecture07-trees.pdf Конспект]]
  
'''Семинар 3.''' Градиент и его свойства. Векторное дифференцирование. Градиентый спуск, его модификации, практические аспекты. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-fall/seminars/sem03-linregr-part1.pdf Конспект]] [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-fall/seminars/sem03-linregr-part2.ipynb Ноутбук]]
+
'''Лекция 8''' (30 октября). 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/2019-fall/lecture-notes/lecture08-ensembles.pdf Конспект]]
  
'''Семинар 4.''' Предобработка данных. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-fall/seminars/sem04-features.pdf Конспект]] [[https://nbviewer.jupyter.org/github/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-fall/seminars/sem04-features.ipynb Ноутбук]]
+
'''Лекция 9''' (6 ноября). Градиентный бустинг. Регуляризация. Особенности бустинга над деревьями. Взвешивание объектов в градиентном бустинге. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-fall/lecture-notes/lecture09-ensembles.pdf Конспект]]
 +
 
 +
'''Лекция 10''' (13 ноября). Оптимизация второго порядка в градиентном бустинге. Регуляризация деревьев. XGBoost. Стекинг. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-fall/lecture-notes/lecture10-ensembles.pdf Конспект]]
 +
 
 +
'''Лекция 11''' (20 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/2019-fall/lecture-notes/lecture11-unsupervised.pdf Конспект]]
 +
 
 +
'''Лекция 12''' (27 ноября). 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 ==
 +
 
 +
'''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]]
  
 
== 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.
+
'''Задание 1.''' Pandas и распределение студентов ПМИ по элективам.
 
   
 
   
Мягкий дедлайн: 15.09.2018 23:59.  
+
Мягкий дедлайн: 21.09.2020 04:59.  
  
Жесткий дедлайн: 17.09.2018 23:59.
+
Жесткий дедлайн: 24.09.2020 23:59.
  
[[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-fall/homeworks-practice/homework-practice-01.ipynb Ноутбук с заданием]]
+
[[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-fall/homeworks-practice/homework-practice-01-pandas.ipynb Ноутбук с заданием]]
  
'''Задание 2.''' Exploratory Data Analysis и линейная регрессия.
+
'''Задание 2.''' Разведочный анализ данных, линейная регрессия и разработка признаков.
 
   
 
   
Мягкий дедлайн: 29.09.2018 23:59.  
+
Мягкий дедлайн: 05.10.2020 02:59.  
  
Жесткий дедлайн: 02.10.2018 23:59 (за каждый день просрочки снимается 2 балла).
+
Жесткий дедлайн: 08.10.2020 23:59.
  
[[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-fall/homeworks-practice/homework-practice-02.ipynb Ноутбук с заданием]]
+
[[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-fall/homeworks-practice/homework-practice-02-linregr.ipynb Ноутбук с заданием]]
  
 
==Теоретические домашние задания==
 
==Теоретические домашние задания==
  
 
Теоретические ДЗ не проверяются, но задачи из них могут войти в проверочные работы на семинарах.
 
Теоретические ДЗ не проверяются, но задачи из них могут войти в проверочные работы на семинарах.
 +
 +
== 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.
  
 
== Бонусы за соревнования ==
 
== Бонусы за соревнования ==
Строка 144: Строка 187:
  
 
== Контрольная работа ==
 
== Контрольная работа ==
 +
 +
[https://docs.google.com/document/d/1xSaTtFqXkj1hG0Da7lX8GkGn7kaqAxWGYflLLvKf5z0/edit?usp=sharing Вопросы для подготовки с прошлого года]
  
 
== Экзамен ==
 
== Экзамен ==
 +
 +
[[https://docs.google.com/document/d/1Kyk5YU5gakj_LjSWlHJTwyg7PU3U9PCaaaYliOqKSfI/edit?usp=sharing Вопросы для подготовки с прошлого года]]
  
 
== Полезные материалы ==
 
== Полезные материалы ==
Строка 163: Строка 210:
  
 
== 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_1/2018_2019 | 2018/2019 учебный год]]

Текущая версия на 16:26, 21 сентября 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]

Лекция 5 (2 октября). Линейная классификация. Логистическая регрессия и оценки вероятности классов. Метод опорных векторов. [Конспект]

Лекция 6 (9 октября). Многоклассовая классификация, сведение к бинарным задачам. Многоклассовая логистическая регрессия. Классификация с пересекающимися классами. Метрики качества многоклассовой классификации. [Конспект]

Лекция 7 (16 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]

Лекция 8 (30 октября). Бутстрап и бэггинг. Разложение ошибки на смещение и разброс (bias-variance decomposition). Случайный лес. Вычисление расстояний с помощью лесов. [Конспект]

Лекция 9 (6 ноября). Градиентный бустинг. Регуляризация. Особенности бустинга над деревьями. Взвешивание объектов в градиентном бустинге. [Конспект]

Лекция 10 (13 ноября). Оптимизация второго порядка в градиентном бустинге. Регуляризация деревьев. XGBoost. Стекинг. [Конспект]

Лекция 11 (20 ноября). Обучение без учителя. Кластеризация: метрики качества, K-Means, иерархический и графовый подходы. Визуализация, t-SNE. Обучение представлений. word2vec. [Конспект]

Лекция 12 (27 ноября). 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]

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]

Теоретические домашние задания

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

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.

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

Вопросы для подготовки с прошлого года

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