Машинное обучение 22/23 Матфак — различия между версиями

Версия 13:39, 23 января 2023

О курсе

Курс читается для студентов матфака в 3-4 модулях.

Лектор: [Кантонистова Елена Олеговна]

Семинарист: [Некрашевич Максим Викторович]

Лекции проходят онлайн по в в [zoom].

Полезные ссылки

[Репозиторий с материалами на GitHub: https://github.com/Murcha1990/ML_math_2022]

[Записи занятий: https://www.youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0pq6FkCQ5P4VhHd3u1_PIKq]

[Канал в telegram для объявлений: https://t.me/+8UCIRw_TnTIxMjky]

Таблица с оценками: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1s9_Q4lcQVorvYeyDGr7bgXDH45qPikWD1RMbDYrFtPs/edit?usp=sharing

Лекции

1. Введение в машинное обучение.

2. Задача регрессии. Линейная регрессия.

3. Градиентный спуск и его модификации. Метрики качества регрессии.

Семинары

Коллоквиум

Коллоквиум будет проходить в сессию 3 модуля, в письменной форме. О подробностях сообщим позже.

Экзамен

Экзамен будет проходить в конце семестра. Он состоит из письменной и необязательной устной части. За письменную часть можно получить не больше 7 баллов. Если студент хочет больше баллов, то он идет на устную часть.

Дату и время, а также другие подробности экзамена опубликуем позже.

Полезные материалы

• Курс на Stepik "Практический ML": https://stepik.org/a/125501 (за промокодом обращайтесь к преподавателям)
• Hastie, Tibshirani "The elements of statistical learning": https://hastie.su.domains/Papers/ESLII.pdf