Машинное обучение 22/23 Матфак
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
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
