НИС Прикладные задачи анализа данных (МОиВС, 2022) — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
(create page template) |
(initial edit) |
||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
==О курсе== | ==О курсе== | ||
| + | Курс посвящен расширению кругозора обучающихся в области машинного и глубинного обучения. На курсе изучаются различные приложения анализа данных, которые, как правило, не входят в программы других дисциплин цикла. Среди изучаемых на курсе тем: поиск аномалий в данных, обзор алгоритмов построения рекомендаций, EM-алгоритм, нормализационные потоки и другие приложения. | ||
Занятия проводятся в [ Zoom] по ... в ... | Занятия проводятся в [ Zoom] по ... в ... | ||
| Строка 11: | Строка 12: | ||
{| class="wikitable" | {| class="wikitable" | ||
|- | |- | ||
| − | ! | + | ! Ассистенты !! Контакты |
|- | |- | ||
| − | | style="background:#eaecf0;" | | + | | style="background:#eaecf0;" | Червяков Артем ||[https://t.me/arorlov @arorlov] |
|- | |- | ||
| − | | style="background:#eaecf0;" | | + | | style="background:#eaecf0;" | Прохоров Савелий ||[https://t.me/Savely_Prokhorov @Savely_Prokhorov] |
| − | + | ||
| − | + | ||
|} | |} | ||
| Строка 29: | Строка 28: | ||
! Занятие !! Тема !! Дата !! Преподаватель !! Материалы для самоподготовки к семинарам !! Дополнительные материалы | ! Занятие !! Тема !! Дата !! Преподаватель !! Материалы для самоподготовки к семинарам !! Дополнительные материалы | ||
|- | |- | ||
| − | | style="background:#eaecf0;" | '''1''' || | + | | style="background:#eaecf0;" | '''1''' || Поиск аномалий || || Кантонистова Елена Олеговна || || |
| + | |- | ||
| + | | style="background:#eaecf0;" | '''2''' || Рекомендательные системы || || Цвигун Аким || || | ||
|- | |- | ||
| − | | style="background:#eaecf0;" | ''' | + | | style="background:#eaecf0;" | '''3''' || Быстрый поиск ближайших соседей || || || || |
|- | |- | ||
| − | | style="background:#eaecf0;" | ''' | + | | style="background:#eaecf0;" | '''4''' || Графовый подход в задаче кластеризации || || || || |
|- | |- | ||
| − | | style="background:#eaecf0;" | ''' | + | | style="background:#eaecf0;" | '''5''' || EM-алгоритм || || Максим Рябинин || || |
|- | |- | ||
| − | | style="background:#eaecf0;" | ''' | + | | style="background:#eaecf0;" | '''6''' || Нормализационные потоки || || Гущин Михаил|| || |
|- | |- | ||
| − | | style="background:#eaecf0;" | ''' | + | | style="background:#eaecf0;" | '''7''' || AutoML || || || || |
|- | |- | ||
|} | |} | ||
Версия 05:45, 30 августа 2022
Содержание
О курсе
Курс посвящен расширению кругозора обучающихся в области машинного и глубинного обучения. На курсе изучаются различные приложения анализа данных, которые, как правило, не входят в программы других дисциплин цикла. Среди изучаемых на курсе тем: поиск аномалий в данных, обзор алгоритмов построения рекомендаций, EM-алгоритм, нормализационные потоки и другие приложения.
Занятия проводятся в [ Zoom] по ... в ...
Контакты
Канал курса в TG: [channel link]
Чат курса в TG: [chat link]
| Ассистенты | Контакты |
|---|---|
| Червяков Артем | @arorlov |
| Прохоров Савелий | @Savely_Prokhorov |
Материалы курса
Ссылка на плейлист курса на YouTube:
Ссылка на GitHub с материалами курса: GitHub
| Занятие | Тема | Дата | Преподаватель | Материалы для самоподготовки к семинарам | Дополнительные материалы |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Поиск аномалий | Кантонистова Елена Олеговна | |||
| 2 | Рекомендательные системы | Цвигун Аким | |||
| 3 | Быстрый поиск ближайших соседей | ||||
| 4 | Графовый подход в задаче кластеризации | ||||
| 5 | EM-алгоритм | Максим Рябинин | |||
| 6 | Нормализационные потоки | Гущин Михаил | |||
| 7 | AutoML |
Формула оценивания
Оценка = 0.3*тесты + 0.7*ДЗ
В начале занятия - тест (4-5 несложных вопросов) по теме предыдущего занятия.
