Машинное обучение 2 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Коллоквиум)
(не показано 85 промежуточных версии 14 участников)
Строка 8: Строка 8:
  
 
'''Лектор:''' [http://www.hse.ru/staff/esokolov Соколов Евгений Андреевич]
 
'''Лектор:''' [http://www.hse.ru/staff/esokolov Соколов Евгений Андреевич]
 +
 +
Лекции проходят по пятницам, 11:10 - 12:30, в [https://us06web.zoom.us/j/87309155639?pwd=SUlEQWNaRE1VdVBaeW5Zd0RVekxDdz09 zoom].
  
  
Строка 16: Строка 18:
 
=== Полезные ссылки ===
 
=== Полезные ссылки ===
  
[https://www.hse.ru/edu/courses/292675363 Карточка курса и программа]
+
[https://www.hse.ru/edu/courses/646485502 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 22: Строка 24:
 
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)
 
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/joinchat/AAAAAE5SoOZ7xcP42p_G-Q
+
Канал в telegram для объявлений: https://t.me/+nw_2X9UCUGNhMWVi
 +
 
 +
Чат в telegram для обсуждений (предназначение чата до конца не ясно, вопросы может быть правильнее задавать в чатах групп): https://t.me/+3BLmxzv63VM0OGMy
  
Чат в telegram для обсуждений (предназначение чата до конца не ясно, вопросы может быть правильнее задавать в чатах групп): https://t.me/joinchat/A5rlQBUrWTeXl7eBbnyBcQ
+
Ссылка на курс в Anytask: https://anytask.org/course/1018
  
Ссылка на курс в Anytask:
+
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Z-9POgE6dTwtw5lLWf4PmHLux116zh4LCnpk-o0MKhE/edit?usp=sharing Таблица с оценками]
  
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1QIUMUkjzHfRqNIkYHVb4jsi3Pkq7URAQWSW8c9UwE-g/edit?usp=sharing Таблица с оценками]
+
Плейлист с записями занятий: https://www.youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0rbvMi2j_WhZiJX2xyXMIu7
  
 
Оставить отзыв на курс: [https://goo.gl/forms/5CddG0gc75VZvqi52 форма]
 
Оставить отзыв на курс: [https://goo.gl/forms/5CddG0gc75VZvqi52 форма]
Строка 39: Строка 43:
 
{| class="wikitable"
 
{| class="wikitable"
 
|-
 
|-
! Группа !! Преподаватель  
+
! Группа                                   !! Преподаватель                                                                                                                             !! Учебный ассистент
 
|-
 
|-
| 171 (МОП) || [https://www.hse.ru/org/persons/165212870 Зиннурова Эльвира Альбертовна]  
+
| 201 (МОП)                               || [https://www.hse.ru/org/persons/208533329 Шабалин Александр Михайлович]                 ||
 
|-
 
|-
| 172 (МОП) || [https://www.hse.ru/org/persons/209813459 Каюмов Эмиль Марселевич]  
+
| 202 (МОП)                               || [http://www.hse.ru/staff/esokolov Соколов Евгений Андреевич]                                             ||
 
|-
 
|-
| Курс по выбору || [https://www.hse.ru/org/persons/? Рысьмятова Анастасия Александровна]
+
| 203 (МОП)                              || [https://www.hse.ru/org/persons/208488544 Биршерт Алексей Дмитриевич]                    || 
 +
|-
 +
| Курс по выбору для ПМИ || [https://www.hse.ru/org/persons/225560347 Морозов Никита Витальевич]             ||
 +
|-
 +
| Межампус                              ||  [https://www.hse.ru/org/persons/218009880 Ульянкин Филипп] [https://t.me/ppilif @ppilif]  ||
 
|-
 
|-
 
|}
 
|}
Строка 54: Строка 62:
 
* Самостоятельные работы на семинарах, проверяющие знание основных фактов с лекций
 
* Самостоятельные работы на семинарах, проверяющие знание основных фактов с лекций
 
* Практические домашние работы на Python
 
* Практические домашние работы на Python
* Проект
+
* Устный коллоквиум
* 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:
  
Итог = Округление(0.3 * ДЗ + 0.15 * П + 0.2 * К + 0.1 * ПР + 0.25 * Э)
+
Итог = Округление(0.4 * ДЗ + 0.2 * К + 0.1 * ПР + 0.3 * Э)
  
 
ПР — средняя оценка за самостоятельные работы на семинарах
 
ПР — средняя оценка за самостоятельные работы на семинарах
  
 
ДЗ — средняя оценка за практические домашние работы на Python
 
ДЗ — средняя оценка за практические домашние работы на Python
 
П — оценка за проект
 
  
 
К — оценка за коллоквиум
 
К — оценка за коллоквиум
Строка 76: Строка 81:
 
=== 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. Есть исключения, о них написано ниже.
+
За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются. Даже при опоздании на одну секунду. Сдавайте заранее.
 +
 
 +
Два раза студент может сдать домашнее задание после мягкого дедлайна (но до жёсткого) без штрафов.
  
 
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 85: Строка 92:
  
 
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 13''' (24 января). Двойственные представления для линейной регрессии и SVM. Ядра. Теорема Мерсера. Способы построения ядер. Полиномиальные и гауссовы ядра.  [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-spring/lecture-notes/lecture13-kernels.pdf Конспект]]
 
 
'''Лекция 14''' (28 января). Двойственная задача SVM. Типы объектов, связь между решениями прямой и двойственной задач. Аппроксимация ядер. Метод случайных признаков Фурье. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-spring/lecture-notes/lecture14-kernels.pdf Конспект]]
 
 
'''Лекция 15''' (7 февраля). Смеси распределений. Модели со скрытыми переменными. KL-дивергения. EM-алгоритм в общем виде, его сходимость. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-spring/lecture-notes/lecture15-em.pdf Конспект]]
 
 
'''Лекция 16''' (14 февраля). Одноклассовые методы и поиск аномалий. Восстановление плотности. Одноклассовый метод опорных векторов. Isolation forest. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-spring/lecture-notes/lecture16-anomaly.pdf Конспект]]
 
 
'''Лекция 17''' (21 февраля). Спектральная кластеризация и лапласиан графа. Внешние метрики качества кластеризации.
 
 
'''Лекция 18''' (28 февраля). Частичное обучение. Self-training. Вероятностные методы. S3VM. Графовые методы частичного обучения. [[http://pages.cs.wisc.edu/~jerryzhu/pub/sslicml07.pdf презентация по теме]]
 
 
'''Лекция 19''' (6 марта). Рекомендательные системы. Модели со скрытыми переменными. Implicit ALS. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-spring/lecture-notes/lecture19-recommender.pdf Конспект]]
 
 
'''Лекция 20''' (13 марта). Рекомендательные системы. Метрики качества рекомендаций. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-spring/lecture-notes/lecture20-recommender.pdf Конспект]]
 
 
'''Лекция 21''' (20 марта). Метрические методы. Метрики для текстов, WMD. Быстрый поиск ближайших соседей. Locality-sensitive hashing. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-spring/lecture-notes/lecture21-knn.pdf Конспект]] [[https://www.youtube.com/watch?v=vfWrWIDN4_E Запись вебинара]]
 
 
'''Лекция 22''' (27 марта). Locality-sensitive hashing. Композиции хэш-функций. Хэш-функции для косинусного и евклидова расстояний. NSW и HNSW. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-spring/lecture-notes/lecture21-knn.pdf Конспект]] [[https://www.youtube.com/watch?v=xpSz7tWWyQ0 Запись вебинара]] [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-spring/lecture-notes/lecture22-knn-notes.pdf Конспект с вебинара]]
 
 
'''Лекция 23''' (10 апреля). Краудсорсинг: агрегация оценок, incremental relabeling, performance-based pricing (Валентина Фёдорова, Яндекс.Толока). [[https://www.dropbox.com/s/fyrfn21d6sjlr3v/hse_crowdsourcing_aggregation.pptx?dl=0 Слайды 1]] [[https://www.dropbox.com/s/zoztakvbhhs5rc2/hse_crowdsourcing_IRL%26PBP.pptx?dl=0 Слайды 2]] [[https://www.youtube.com/watch?v=KVjbuT5g7eg Запись вебинара]]
 
 
'''Лекция 24''' (17 апреля). Ранжирование. Метрики качества ранжирования, позиционные и каскадные метрики. PageRank. Методы ранжирования. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-spring/lecture-notes/lecture24-ranking.pdf Конспект]] [[https://www.youtube.com/watch?v=UIFdbJB7IGc Запись вебинара]] [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-spring/lecture-notes/lecture24-ranking-notes.pdf Конспект с вебинара]]
 
 
'''Лекция 25''' (24 апреля). Ранжирование. Списочные методы и прямая оптимизация метрик качества ранжирования. Обобщённые линейные модели. [[https://www.youtube.com/watch?v=YvbC8oUXnbc Запись вебинара]] [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-spring/lecture-notes/lecture25-ranking-glm-notes.pdf Конспект с вебинара]]
 
  
 
== Семинары ==
 
== Семинары ==
 
'''Семинар 13'''. Решение задач условной оптимизации. Условия Куна-Таккера. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-spring/seminars/sem13-svm.pdf Конспект]]
 
 
'''Семинар 14'''. Задачи на построение ядер. Задачи на прямую и двойственную формулировки метода опорных векторов. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-spring/seminars/sem14-kernels.pdf Конспект]]
 
 
'''Семинар 15'''. Задачи на вывод шагов EM-алгоритма. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-spring/seminars/sem15-em.pdf Конспект]]
 
 
'''Семинар 16'''. Задачи на вывод шагов EM-алгоритма. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-spring/seminars/sem15-em.pdf Конспект]]
 
 
'''Семинар 17'''. Байесовский подход. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-spring/seminars/sem17-bayes.pdf Конспект]]
 
 
'''Семинар 18'''. Спектральная кластеризация. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-spring/seminars/sem18-unsupervised.pdf Конспект]]
 
 
'''Семинар 19'''. Матричные разложения, ALS и HALS. Факторизационные машины. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-spring/seminars/sem19-recommendations.pdf Конспект]]
 
 
'''Семинар 20'''. Метод k ближайших соседей. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-spring/seminars/sem20-knn.pdf Конспект]]
 
  
 
== Теоретические задания ==
 
== Теоретические задания ==
  
'''Теоретическое домашнее задание 5''': ядровые методы [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-spring/homeworks-theory/homework-theory-05-kernels.pdf ссылка]]
+
[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/tree/master/2022-spring/homeworks-theory Теоретические ДЗ] не проверяются, но задачи из них могут войти в проверочные работы на семинарах.
 
+
'''Теоретическое домашнее задание 6''': EM-алгоритм [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-spring/homeworks-theory/homework-theory-06-em.pdf ссылка]]
+
 
+
'''Теоретическое домашнее задание 7''': одноклассовые методы, частичное обучение, рекомендательные системы [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-spring/homeworks-theory/homework-theory-07.pdf ссылка]]
+
  
 
== Практические задания ==
 
== 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
 
+
'''Задание 8.''' Метод опорных векторов и аппроксимация ядер.
+
 
   
 
   
Мягкий дедлайн: 30.03.2020 02:59
+
Мягкий дедлайн: 20.02.2023 23:59.
  
Жесткий дедлайн: 03.04.2020 23:59
+
Жесткий дедлайн: 26.02.2023 23:59.
  
[[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-spring/homeworks-practice/homework-practice-08-random-features.ipynb Ноутбук с заданием]]
+
[[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2022-spring/homeworks-practice/homework-practice-08-random-features.ipynb Ноутбук с заданием]]
 
+
'''Задание 9.''' EM-алгоритм.
+
+
Мягкий дедлайн: 30.04.2020 07:00
+
 
+
Жесткий дедлайн: 03.05.2020 07:00
+
 
+
[[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-spring/homeworks-practice/homework-practice-09-em/homework-practice-09-em.ipynb Ноутбук с заданием]]
+
[[https://contest.yandex.ru/contest/17827/ Контест для сдачи решений]]
+
 
+
'''Задание 10.''' Рекомендательные системы.
+
+
Мягкий дедлайн: 24.05.2020 23:59
+
 
+
Жесткий дедлайн: 27.05.2020 23:59
+
 
+
[[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-spring/homeworks-practice/homework-practice-10-recommendations.ipynb Ноутбук с заданием]]
+
 
+
'''Задание 12.''' Обобщённые линейные модели (бонусное задание).
+
+
Жесткий дедлайн: 09.06.2020 23:59
+
 
+
[[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-spring/homeworks-practice/homework-practice-12-glm.ipynb Ноутбук с заданием]]
+
  
 
== Проект ==
 
== Проект ==
Строка 184: Строка 120:
 
Не нужно писать формальный текст — будет здорово, если у вас получится интересная и доступная обзорная статья.
 
Не нужно писать формальный текст — будет здорово, если у вас получится интересная и доступная обзорная статья.
  
Темы проектов: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1CR-uRp-USdjk-AeJD0Dm0rr99puA4oG4uMh6kNDk23k/edit?usp=sharing
+
За проект можно получить до 5 бонусных баллов. Если получится совсем потрясающе — то и до 10 баллов.
 +
 
 +
Темы проектов: '''будут объявлены позже'''
  
 
Можно предлагать свои темы — их нужно вписать в ту же табличку. Такие темы нужно согласовать с лектором.
 
Можно предлагать свои темы — их нужно вписать в ту же табличку. Такие темы нужно согласовать с лектором.
Строка 190: Строка 128:
 
По умолчанию каждую тему может взять одна команда из 2-3 студентов. По согласованию с лектором одну тему может взять несколько команд.
 
По умолчанию каждую тему может взять одна команда из 2-3 студентов. По согласованию с лектором одну тему может взять несколько команд.
  
Дедлайн сдачи отчёта и кода: 24 мая 23:59.
+
Дедлайн сдачи отчёта и кода: 13 июня 23:59.
 
+
== 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 ==
  
* [https://docs.google.com/document/d/16yWpULTcMGxcEDQPwjTsZAWHDWMTsfUbBUWOKsbuPiE/edit?usp=sharing Вопросы]
+
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/1Nmmhli86_UbDDHhTWJMAYUYLiJWHoLm3-sRHb186bCM/edit?usp=sharing Теоретический минимум]
+
  
Коллоквиум пройдёт 16 мая в zoom. Понадобится камера.
+
[https://docs.google.com/document/d/1hk6iCRf-FXzUHV7J2xBTDMLpB50p2QovG796NK_6p2Y/edit?usp=sharing Вопросы с прошлого года]
 
+
Схема опроса на коллоквиуме:
+
# Разрешается принести с собой один лист А4, где от руки написано что угодно (его нужно будет показать преподавателю). Можно будет пользоваться этим листом в любом момент, кроме опроса по теоретическому минимуму.
+
# В начале студенту задаётся три вопроса из теоретического минимума. Отсутствие полного ответа на хотя бы один из них сразу же гарантирует нулевую оценку за коллоквиум. Если на все вопросы ответы полные и правильные, то студент получает 2 балла. Если при дальнейшем опросе студент демонстрирует ненулевые знания, то он получает ещё 2 балла за теоретический минимум.
+
# Далее студенту даётся вопрос из списка вопросов (первая ссылка выше). Ответ на него оценивается максимум в 4 балла.
+
# Далее студенту даётся ещё один вопрос из списка и/или задача. Ответ оценивается максимум в 7 баллов (максимальный балл можно получить, если и решить задачу, и ответить на доп. вопрос).
+
# Все баллы суммируются, больше 10 баллов получить нельзя. Избыток баллов уходит в бонусы.
+
  
 
== Экзамен ==
 
== Экзамен ==
 
Вопросы прошлого года: https://docs.google.com/document/d/1sOSePDjuunPk_OiVW8-VgWEuF-ZCCtE92NPl1hkbIbo/edit?usp=sharing
 
  
 
== Полезные материалы ==
 
== Полезные материалы ==
Строка 251: Строка 150:
 
* [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Машинное_обучение_%28курс_лекций%2C_К.В.Воронцов%29 Курс по машинному обучению К.В. Воронцова]
 
* [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Машинное_обучение_%28курс_лекций%2C_К.В.Воронцов%29 Курс по машинному обучению К.В. Воронцова]
 
* [https://yandexdataschool.ru/edu-process/courses/machine-learning Видеозаписи лекций курса Школы Анализа Данных, К.В. Воронцов]
 
* [https://yandexdataschool.ru/edu-process/courses/machine-learning Видеозаписи лекций курса Школы Анализа Данных, К.В. Воронцов]
 +
* [https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-from-statistics-to-neural-networks Coursera: Машинное обучение от статистики до нейросетей (специализация)]
 
* [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]
  
 
== Страницы предыдущих лет ==
 
== Страницы предыдущих лет ==
 +
 +
[[Машинное_обучение_2/2020_2021 | 2020/2021 учебный год]]
 +
 +
[[Машинное_обучение_2/2019_2020 | 2019/2020 учебный год]]
  
 
[[Машинное_обучение_2/2018_2019 | 2018/2019 учебный год]]
 
[[Машинное_обучение_2/2018_2019 | 2018/2019 учебный год]]

Версия 10:58, 17 февраля 2023

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.




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/+nw_2X9UCUGNhMWVi

Чат в telegram для обсуждений (предназначение чата до конца не ясно, вопросы может быть правильнее задавать в чатах групп): https://t.me/+3BLmxzv63VM0OGMy

Ссылка на курс в Anytask: https://anytask.org/course/1018

Таблица с оценками

Плейлист с записями занятий: https://www.youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0rbvMi2j_WhZiJX2xyXMIu7

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
201 (МОП) Шабалин Александр Михайлович
202 (МОП) Соколов Евгений Андреевич
203 (МОП) Биршерт Алексей Дмитриевич
Курс по выбору для ПМИ Морозов Никита Витальевич
Межампус Ульянкин Филипп @ppilif

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
  • Устный коллоквиум
  • 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.

Два раза студент может сдать домашнее задание после мягкого дедлайна (но до жёсткого) без штрафов.

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!

Семинары

Теоретические задания

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

Практические задания

Задание 8. Метод опорных векторов и аппроксимация ядер

Мягкий дедлайн: 20.02.2023 23:59.

Жесткий дедлайн: 26.02.2023 23:59.

[Ноутбук с заданием]

Проект

Одной из форм контроля является проект. Результатом выполнения проекта должен быть отчёт, содержащий в себе:

  • Описание задачи
  • Описание методов
  • Описание данных, на которых проводились эксперименты
  • Подробное описание экспериментов и результатов
  • Анализ результатов и выводы

Не нужно писать формальный текст — будет здорово, если у вас получится интересная и доступная обзорная статья.

За проект можно получить до 5 бонусных баллов. Если получится совсем потрясающе — то и до 10 баллов.

Темы проектов: будут объявлены позже

Можно предлагать свои темы — их нужно вписать в ту же табличку. Такие темы нужно согласовать с лектором.

По умолчанию каждую тему может взять одна команда из 2-3 студентов. По согласованию с лектором одну тему может взять несколько команд.

Дедлайн сдачи отчёта и кода: 13 июня 23:59.

Коллоквиум

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 с прошлого года

Экзамен

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

2020/2021 учебный год

2019/2020 учебный год

2018/2019 учебный год

2017/2018 учебный год

2016/2017 учебный год