Машинное обучение 22/23 Матфак — различия между версиями
Murrcha (обсуждение | вклад) |
Murrcha (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 26: | Строка 26: | ||
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1s9_Q4lcQVorvYeyDGr7bgXDH45qPikWD1RMbDYrFtPs/edit?usp=sharing Таблица с оценками] | [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1s9_Q4lcQVorvYeyDGr7bgXDH45qPikWD1RMbDYrFtPs/edit?usp=sharing Таблица с оценками] | ||
| + | |||
| + | [https://anytask.org/course/1002 Anytask для сдачи домашних заданий] | ||
== Лекции == | == Лекции == | ||
Версия 15:07, 23 января 2023
Содержание
О курсе
Курс читается для студентов матфака в 3-4 модулях. В курсе 16 лекций и 16 семинаров.
- Оценка за курс считается по формуле: 0.4 * Домашнее задание + 0.2 * Коллоквиум + 0.15 * Работа на семинаре + 0.25 * Экзамен
- Топ-20% студентов с наибольшим накопленным баллом могут получить накопленный балл (переведенный в 10-балльную шкалу домножением на 4/3) автоматом.
- В курсе планируется 6 домашних заданий и 1 бонусное (командный проект).
Лектор: Кантонистова Елена Олеговна
Семинарист: Некрашевич Максим Викторович
Лекции проходят онлайн по средам в 13:00 в zoom.
Полезные ссылки
Репозиторий с материалами на GitHub
Канал в telegram для объявлений
Anytask для сдачи домашних заданий
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.
