Машинное обучение 2 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Лекции)
м (Практические задания)
 
(не показаны 24 промежуточные версии 6 участников)
Строка 28: Строка 28:
 
Чат в telegram для обсуждений (предназначение чата до конца не ясно, вопросы может быть правильнее задавать в чатах групп): https://t.me/joinchat/E8grJC7Gn4nLuEv2
 
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/686
+
Ссылка на курс в Anytask: https://anytask.org/course/797
  
 
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1vJYgN5-cSNeBtpxXJIT1ZqBJdx3pRTsQGF1NqY0ac5Q/edit?usp=sharing Таблица с оценками]
 
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1vJYgN5-cSNeBtpxXJIT1ZqBJdx3pRTsQGF1NqY0ac5Q/edit?usp=sharing Таблица с оценками]
 +
 +
Плейлист с записями занятий: https://www.youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0p7A6gXsuXnLZpfrMyqrJKP
  
 
Оставить отзыв на курс: [https://goo.gl/forms/5CddG0gc75VZvqi52 форма]
 
Оставить отзыв на курс: [https://goo.gl/forms/5CddG0gc75VZvqi52 форма]
Строка 43: Строка 45:
 
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент
 
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент
 
|-
 
|-
| 181 (МОП) || [https://www.hse.ru/org/persons/165212870 Зиннурова Эльвира Альбертовна] ||  
+
| 181 (МОП) || [https://www.hse.ru/org/persons/165212870 Зиннурова Эльвира Альбертовна] || [https://t.me/Bitchert Лёша Биршерт], [https://t.me/poly_nomial Илья Анищенко]
 
|-
 
|-
 
| 182 (МОП) || [http://www.hse.ru/staff/esokolov Соколов Евгений Андреевич] || [http://t.me/isadrtdinov Ильдус Садртдинов]
 
| 182 (МОП) || [http://www.hse.ru/staff/esokolov Соколов Евгений Андреевич] || [http://t.me/isadrtdinov Ильдус Садртдинов]
 
|-
 
|-
| Курс по выбору для ПМИ || [https://www.hse.ru/org/persons/209813459 Каюмов Эмиль Марселевич]  ||
+
| Курс по выбору для ПМИ || [https://www.hse.ru/org/persons/209813459 Каюмов Эмиль Марселевич]  || [http://t.me/bigbluebutterfly Игорь Федоров]
 
|-
 
|-
| Межампус || [https://www.hse.ru/org/persons/190919554 Трошин Сергей Дмитриевич] ||
+
| Межампус || [https://www.hse.ru/org/persons/190919554 Трошин Сергей Дмитриевич] || [http://t.me/treacker Шабалин Евгений]
 
|-
 
|-
 
|}
 
|}
Строка 88: Строка 90:
  
 
'''Лекция 1''' (22 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/2020-spring/lecture-notes/lecture13-kernels.pdf Конспект]] [[https://www.youtube.com/watch?v=nXQY4f4ce0g Запись лекции]]
 
'''Лекция 1''' (22 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/2020-spring/lecture-notes/lecture13-kernels.pdf Конспект]] [[https://www.youtube.com/watch?v=nXQY4f4ce0g Запись лекции]]
 +
 +
'''Лекция 2''' (29 января). Двойственная задача SVM. Типы объектов в SVM. Kernel trick. Аппроксимации ядер. Метод случайных признаков Фурье. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/lecture-notes/lecture14-kernels.pdf Конспект]] [[https://www.youtube.com/watch?v=Vo8VFT5aADk Запись лекции]]
 +
 +
'''Лекция 3''' (5 февраля). Смеси распределений. Модели со скрытыми переменными. KL-дивергенция. EM-алгоритм в общем виде, его сходимость. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/lecture-notes/lecture15-em.pdf Конспект]] [[https://www.youtube.com/watch?v=DK5yBB7jXtI 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. [Конспекта ''пока'' нет] [[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]]
  
 
== Семинары ==
 
== Семинары ==
 +
 +
'''Семинар 1'''. Задачи условной оптимизации и теорема Куна-Таккера. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/seminars/sem13-kkt.pdf Конспект]]
 +
 +
'''Семинар 2'''. Задачи на построение ядер. Задачи на прямую и двойственную формулировки метода опорных векторов. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/seminars/sem14-kernels.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]]
  
 
== 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 ==
  
 
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).
 
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.
 +
 +
[[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/homeworks-practice/homework-practice-08-random-features.ipynb Ноутбук с заданием]]
 +
 +
'''Задание 9.''' ЕМ-алгоритм
 +
 +
Мягкий дедлайн: 09.03.2021 01:59
 +
 +
Жесткий дедлайн: 13.03.2021 01:59
 +
 +
[[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]]
  
 
== Соревнования ==
 
== Соревнования ==

Текущая версия на 00:19, 6 апреля 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. [Конспекта пока нет] [Запись лекции]

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

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]

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

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

2019/2020 учебный год

2018/2019 учебный год

2017/2018 учебный год

2016/2017 учебный год