Машинное обучение 2 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Лекции)
(Лекции)
 
(не показаны 22 промежуточные версии 4 участников)
Строка 96: Строка 96:
  
 
'''Лекция 4''' (12 февраля). Поиск аномалий. Методы на основе восстановления плотности. Local Outlier Factor. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/lecture-notes/lecture16-anomaly.pdf Конспект]] [[https://www.youtube.com/watch?v=lPXMRUPIuPw Запись лекции]]
 
'''Лекция 4''' (12 февраля). Поиск аномалий. Методы на основе восстановления плотности. Local Outlier Factor. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/lecture-notes/lecture16-anomaly.pdf Конспект]] [[https://www.youtube.com/watch?v=lPXMRUPIuPw Запись лекции]]
 +
 +
'''Лекция 5''' (19 февраля). Поиск аномалий. Одноклассовый SVM. Isolation Forest. Методы кластеризации. DBSCAN. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/lecture-notes/lecture16-anomaly.pdf Конспект по аномалиям]] [[https://www.youtube.com/watch?v=jI2EecMVeYc Запись лекции]]
 +
 +
'''Лекция 6''' (26 февраля). Методы кластеризации. Иерархическая кластеризация. Графовые методы. Спектральная кластеризация. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/lecture-notes/lecture17-clusterization.pdf Конспект]] [[https://www.youtube.com/watch?v=O2YfZNCDmrc Запись лекции]]
 +
 +
'''Лекция 7''' (5 марта). Внешние метрики качества кластеризации. Тематическое моделирование. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/lecture-notes/lecture18-topicmodels.pdf Конспект по тематическому моделированию]] [[https://www.youtube.com/watch?v=tGMdCfxbRwc Запись лекции]]
 +
 +
'''Лекция 8''' (12 марта). Частичное обучение. Self-training. Вероятностные методы. S3VM. Регуляризация на основе лапласиана графа. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/lecture-notes/lecture19-semisupervised.pdf Конспект]] [[https://www.youtube.com/watch?v=KRQ83hE7dTc Запись лекции]]
 +
 +
'''Лекция 9''' (19 марта). Метод k ближайших соседей. Расстояния на текстах. Быстрый поиск ближайших соседей. Locality-sensitive hashing. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/lecture-notes/lecture20-knn.pdf Конспект]] [[https://www.youtube.com/watch?v=a8lslAYJ6C4 Запись лекции]]
 +
 +
'''Лекция 10''' (26 марта). Быстрый поиск ближайших соседей. Locality-sensitive hashing. NSW и HNSW. [[https://www.youtube.com/watch?v=Kepw20luLmw Запись лекции]]
 +
 +
'''Лекция 11''' (9 апреля). Задача ранжирования. Метрики качества ранжирования. Примеры факторов ранжирования. Поточечный, попарный и списочный подходы. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/lecture-notes/lecture22-ranking.pdf Конспект]] [[https://www.youtube.com/watch?v=cqI3bVrFEOQ Запись лекции]]
 +
 +
'''Лекция 12''' (23 апреля). Рекомендательные системы. Типичная архитектура рекомендательной системы. Memory-based подход. Методы на основе матричных разложений. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/lecture-notes/lecture23-recommender.pdf Конспект]] [[https://www.youtube.com/watch?v=VeTMV4E1KAc Запись лекции]]
 +
 +
'''Лекция 13''' (30 апреля). Рекомендательные системы. Свойства моделей, основанных на матричных разложениях. Неявная информация и iALS. Контентные модели. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/lecture-notes/lecture23-recommender.pdf Конспект]] [[https://www.youtube.com/watch?v=NND6TWo4EPA Запись лекции]]
 +
 +
'''Лекция 14''' (14 мая, гостевая лекция, Дмитрий Симаков). AutoML. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/lecture-notes/lecture25-automl-dsimakov.pdf Слайды]] [[https://www.youtube.com/watch?v=8YxIGdZHcUg Запись лекции]]
 +
 +
'''Лекция 15''' (21 мая). Рекомендательные системы. Холодные рекомендации. Метрики качества рекомендаций. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/lecture-notes/lecture24-recommender.pdf Конспект]] [[https://www.youtube.com/watch?v=AnikZ7vsssA Запись лекции]]
 +
 +
'''Лекция 16''' (4 июня). Нейросетевые методы для табличных данных. [[https://www.youtube.com/watch?v=TEcHCSEw3nQ Запись лекции]]
  
 
== Семинары ==
 
== Семинары ==
Строка 104: Строка 128:
  
 
'''Семинар 3'''. Задачи на EM-алгоритм. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/seminars/sem15-em.pdf Конспект]]
 
'''Семинар 3'''. Задачи на EM-алгоритм. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/seminars/sem15-em.pdf Конспект]]
 +
 +
'''Семинар 4'''. Основы вероятностного подхода в машинном обучении. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/seminars/sem16-bayes.pdf Конспект]]
 +
 +
'''Семинар 5'''. Спектральная кластеризация. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/seminars/sem17-unsupervised.pdf Конспект]]
 +
 +
'''Семинар 6'''. Отбор признаков. Понижение размерности и PCA. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/seminars/sem18-features.pdf Конспект]] [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-fall/lecture-notes/lecture12-factorizations.pdf Конспект по PCA]]
 +
 +
'''Семинар 7'''. Особенности метода k ближайших соседей. Метрики. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/seminars/sem19-knn.pdf Конспект]]
 +
 +
'''Семинар 8'''. Обучение метрик. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/seminars/sem20-knn.pdf Конспект]]
 +
 +
'''Семинар 9'''. Multi-label классификация. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/seminars/sem21-multilabel.pdf Конспект]]
 +
 +
'''Семинар 10'''. Попарные методы ранжирования. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/seminars/sem22-ranking.pdf Конспект]]
 +
 +
'''Семинар 11'''. Uplift-моделирование.
 +
 +
'''Семинар 12'''. Матричные разложения в рекомендательных системах. Factorization machines. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/seminars/sem24-recommendations.pdf Конспект]]
 +
 +
'''Семинар 13'''. Интерпретация моделей. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/seminars/sem25-interpreting.pdf Конспект]]
 +
 +
'''Семинар 14'''. Differential privacy.
  
 
== Теоретические задания ==
 
== Теоретические задания ==
 +
 +
'''Теоретическое домашнее задание 5''': ядровые методы [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/homeworks-theory/homework-theory-05-kernels.pdf ссылка]]
 +
 +
'''Теоретическое домашнее задание 6''': EM-алгоритм [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/homeworks-theory/homework-theory-06-em.pdf ссылка]]
  
 
== Практические задания ==
 
== Практические задания ==
Строка 126: Строка 176:
  
 
[[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/homeworks-practice/homework-practice-09-em/homework-practice-09-em.ipynb Ноутбук с заданием]]
 
[[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/homeworks-practice/homework-practice-09-em/homework-practice-09-em.ipynb Ноутбук с заданием]]
 +
 +
'''Задание 10.''' Обучение без учителя
 +
 +
Мягкий дедлайн: 28.03.2021 01:59
 +
 +
Жёсткий дедлайн: 01.04.2021 01:59
 +
 +
[[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/homeworks-practice/homework-practice-10-unsupervised.ipynb Ноутбук с заданием]]
 +
 +
'''Задание 11.''' Обучение метрик
 +
 +
Мягкий дедлайн: 14.04.2021 00:59
 +
 +
Жесткий дедлайн: 18.04.2021 00:59
 +
 +
[[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/homeworks-practice/homework-practice-11-metric-learning/homework-practice-11-metric-learning.ipynb Ноутбук с заданием]]
 +
 +
'''Задание 12.''' Несбалансированные задачи
 +
 +
Мягкий дедлайн: 10.05.2021 00:59
 +
 +
Жесткий дедлайн: 14.05.2021 00:59
 +
 +
[[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/homeworks-practice/homework-practice-12-imbalanced.ipynb Ноутбук с заданием]]
 +
 +
'''Задание 13.''' Поиск ближайших соседей
 +
 +
Жесткий дедлайн: 19.05.2021 05:59
 +
 +
[[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/homeworks-practice/homework-practice-13-knn.ipynb Ноутбук с заданием]]
  
 
== Соревнования ==
 
== Соревнования ==
Строка 157: Строка 237:
  
 
== Коллоквиум ==
 
== Коллоквиум ==
 +
 +
Коллоквиум состоится 1 июня (10:00 - 12:30) и 5 июня (11:00 - 15:00). Дату можно будет выбрать (в рамках доступных слотов), формат сдачи (онлайн/оффлайн) тоже.
 +
 +
На каждого студента отводится 20 минут. За это время он должен ответить на 3 вопроса из теоретического минимума и решить задачу. Каждый вопрос из теоретического минимума "стоит" 7/3 балла, задача — 3 балла. Время на подготовку не предусмотрено.
 +
 +
[https://docs.google.com/document/d/1P-IwYbO52d719-9-agZErow35WZdmFNwBhHQGH2Vky8/edit?usp=sharing Вопросы для подготовки]
  
 
== Экзамен ==
 
== Экзамен ==
 +
 +
Вопросы для подготовки к экзамену совпадают со списком вопросов к коллоквиуму.
 +
 +
Экзамен пройдёт дистанционно в письменном формате 21 июня. Продолжительность — 120 минут. В экзаменационном варианте будет 4 вопроса, из них два по теории, два в формате задач.
  
 
== Полезные материалы ==
 
== Полезные материалы ==

Текущая версия на 11:30, 26 июня 2021

О курсе

borderless

Курс читается для студентов 3-го курса ПМИ ФКН ВШЭ в 3-4 модулях.

Проводится с 2016 года.

Лектор: Соколов Евгений Андреевич

Лекции проходят по пятницам, 11:10 - 12:30, в zoom (https://zoom.us/j/96365799994?pwd=U0lJTXJxbmtpMjAvQWxDVVM4TnNtdz09).




Полезные ссылки

Карточка курса и программа

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)

Канал в telegram для объявлений: https://t.me/hse_cs_ml_2

Чат в telegram для обсуждений (предназначение чата до конца не ясно, вопросы может быть правильнее задавать в чатах групп): https://t.me/joinchat/E8grJC7Gn4nLuEv2

Ссылка на курс в Anytask: https://anytask.org/course/797

Таблица с оценками

Плейлист с записями занятий: https://www.youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0p7A6gXsuXnLZpfrMyqrJKP

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 Лёша Биршерт, Илья Анищенко
182 (МОП) Соколов Евгений Андреевич Ильдус Садртдинов
Курс по выбору для ПМИ Каюмов Эмиль Марселевич Игорь Федоров
Межампус Трошин Сергей Дмитриевич Шабалин Евгений

Правила выставления оценок

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:

  • Самостоятельные работы на семинарах, проверяющие знание основных фактов с лекций
  • 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(0.4 * ДЗ + 0.2 * К + 0.1 * ПР + 0.3 * Э)

ПР — средняя оценка за самостоятельные работы на семинарах

ДЗ — средняя оценка за практические домашние работы на Python

К — оценка за коллоквиум

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 исключения, о них написано ниже.

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 (22 января). Двойственные представления для линейной регрессии и SVM. Ядра. Теорема Мерсера. Способы построения ядер. Полиномиальные и гауссовы ядра. [Конспект] [Запись лекции]

Лекция 2 (29 января). Двойственная задача SVM. Типы объектов в SVM. Kernel trick. Аппроксимации ядер. Метод случайных признаков Фурье. [Конспект] [Запись лекции]

Лекция 3 (5 февраля). Смеси распределений. Модели со скрытыми переменными. KL-дивергенция. EM-алгоритм в общем виде, его сходимость. [Конспект] [Запись лекции]

Лекция 4 (12 февраля). Поиск аномалий. Методы на основе восстановления плотности. Local Outlier Factor. [Конспект] [Запись лекции]

Лекция 5 (19 февраля). Поиск аномалий. Одноклассовый SVM. Isolation Forest. Методы кластеризации. DBSCAN. [Конспект по аномалиям] [Запись лекции]

Лекция 6 (26 февраля). Методы кластеризации. Иерархическая кластеризация. Графовые методы. Спектральная кластеризация. [Конспект] [Запись лекции]

Лекция 7 (5 марта). Внешние метрики качества кластеризации. Тематическое моделирование. [Конспект по тематическому моделированию] [Запись лекции]

Лекция 8 (12 марта). Частичное обучение. Self-training. Вероятностные методы. S3VM. Регуляризация на основе лапласиана графа. [Конспект] [Запись лекции]

Лекция 9 (19 марта). Метод k ближайших соседей. Расстояния на текстах. Быстрый поиск ближайших соседей. Locality-sensitive hashing. [Конспект] [Запись лекции]

Лекция 10 (26 марта). Быстрый поиск ближайших соседей. Locality-sensitive hashing. NSW и HNSW. [Запись лекции]

Лекция 11 (9 апреля). Задача ранжирования. Метрики качества ранжирования. Примеры факторов ранжирования. Поточечный, попарный и списочный подходы. [Конспект] [Запись лекции]

Лекция 12 (23 апреля). Рекомендательные системы. Типичная архитектура рекомендательной системы. Memory-based подход. Методы на основе матричных разложений. [Конспект] [Запись лекции]

Лекция 13 (30 апреля). Рекомендательные системы. Свойства моделей, основанных на матричных разложениях. Неявная информация и iALS. Контентные модели. [Конспект] [Запись лекции]

Лекция 14 (14 мая, гостевая лекция, Дмитрий Симаков). AutoML. [Слайды] [Запись лекции]

Лекция 15 (21 мая). Рекомендательные системы. Холодные рекомендации. Метрики качества рекомендаций. [Конспект] [Запись лекции]

Лекция 16 (4 июня). Нейросетевые методы для табличных данных. [Запись лекции]

Семинары

Семинар 1. Задачи условной оптимизации и теорема Куна-Таккера. [Конспект]

Семинар 2. Задачи на построение ядер. Задачи на прямую и двойственную формулировки метода опорных векторов. [Конспект]

Семинар 3. Задачи на EM-алгоритм. [Конспект]

Семинар 4. Основы вероятностного подхода в машинном обучении. [Конспект]

Семинар 5. Спектральная кластеризация. [Конспект]

Семинар 6. Отбор признаков. Понижение размерности и PCA. [Конспект] [Конспект по PCA]

Семинар 7. Особенности метода k ближайших соседей. Метрики. [Конспект]

Семинар 8. Обучение метрик. [Конспект]

Семинар 9. Multi-label классификация. [Конспект]

Семинар 10. Попарные методы ранжирования. [Конспект]

Семинар 11. Uplift-моделирование.

Семинар 12. Матричные разложения в рекомендательных системах. Factorization machines. [Конспект]

Семинар 13. Интерпретация моделей. [Конспект]

Семинар 14. Differential privacy.

Теоретические задания

Теоретическое домашнее задание 5: ядровые методы [ссылка]

Теоретическое домашнее задание 6: EM-алгоритм [ссылка]

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 8. Метод опорных векторов и аппроксимация ядер

Мягкий дедлайн: 21.02.2021 01:59.

Жесткий дедлайн: 24.02.2021 01:59.

[Ноутбук с заданием]

Задание 9. ЕМ-алгоритм

Мягкий дедлайн: 09.03.2021 01:59

Жесткий дедлайн: 13.03.2021 01:59

[Ноутбук с заданием]

Задание 10. Обучение без учителя

Мягкий дедлайн: 28.03.2021 01:59

Жёсткий дедлайн: 01.04.2021 01:59

[Ноутбук с заданием]

Задание 11. Обучение метрик

Мягкий дедлайн: 14.04.2021 00:59

Жесткий дедлайн: 18.04.2021 00:59

[Ноутбук с заданием]

Задание 12. Несбалансированные задачи

Мягкий дедлайн: 10.05.2021 00:59

Жесткий дедлайн: 14.05.2021 00:59

[Ноутбук с заданием]

Задание 13. Поиск ближайших соседей

Жесткий дедлайн: 19.05.2021 05:59

[Ноутбук с заданием]

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.

Коллоквиум

Коллоквиум состоится 1 июня (10:00 - 12:30) и 5 июня (11:00 - 15:00). Дату можно будет выбрать (в рамках доступных слотов), формат сдачи (онлайн/оффлайн) тоже.

На каждого студента отводится 20 минут. За это время он должен ответить на 3 вопроса из теоретического минимума и решить задачу. Каждый вопрос из теоретического минимума "стоит" 7/3 балла, задача — 3 балла. Время на подготовку не предусмотрено.

Вопросы для подготовки

Экзамен

Вопросы для подготовки к экзамену совпадают со списком вопросов к коллоквиуму.

Экзамен пройдёт дистанционно в письменном формате 21 июня. Продолжительность — 120 минут. В экзаменационном варианте будет 4 вопроса, из них два по теории, два в формате задач.

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