НИС Прикладные задачи анализа данных (МОиВС, 2022) — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
м (add pre-seminaric and additional materials)
м (add sem7 YouTube video link)
Строка 49: Строка 49:
 
| style="background:#eaecf0;" | '''6''' || [[https://www.youtube.com/watch?v=X5LmHgOcly0&list=PLmA-1xX7IuzDT8M0NfFg6r5IXLoFx7xsI Запись]] Графовый подход в задаче кластеризации || 15.10.22 || Бокатенко Данил || Собственные значения и собственные векторы матрицы || [https://arxiv.org/pdf/0711.0189.pdf Подробная статья по спектральной кластеризации]
 
| style="background:#eaecf0;" | '''6''' || [[https://www.youtube.com/watch?v=X5LmHgOcly0&list=PLmA-1xX7IuzDT8M0NfFg6r5IXLoFx7xsI Запись]] Графовый подход в задаче кластеризации || 15.10.22 || Бокатенко Данил || Собственные значения и собственные векторы матрицы || [https://arxiv.org/pdf/0711.0189.pdf Подробная статья по спектральной кластеризации]
 
|-
 
|-
−
| style="background:#eaecf0;" | '''7''' || [[ Запись]] EM-алгоритм || 22.10.22 || Максим Рябинин || ||
+
| style="background:#eaecf0;" | '''7''' || [[https://www.youtube.com/watch?v=ZZsTFvha8uA&list=PLmA-1xX7IuzDT8M0NfFg6r5IXLoFx7xsI Запись]] EM-алгоритм || 22.10.22 || Максим Рябинин || ||
 
|-
 
|-
 
|}
 
|}

Версия 11:57, 24 октября 2022

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 довольно важные приложения.

Большинство занятий проводятся на Webinar.ru в Zoom по субботам с 12:00 до 13:20

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: https://www.youtube.com/playlist?list=PLmA-1xX7IuzDT8M0NfFg6r5IXLoFx7xsI

Ссылка на GitHub с материалами курса: Github

Занятие Тема Дата Преподаватель Материалы для самоподготовки к семинарам Дополнительные материалы
1 [Запись] Рекомендательные системы 17.09.22 Цвигун Аким Конспект Жени Соколова по рекомендательным системам
2 [Запись] Поиск аномалий 24.09.22 Кантонистова Елена Запись занятия Жени Соколова по поиску аномалий, Конспект
3 [Запись]Нормализационные потоки 01.10.22 Гущин Михаил Лекция Михаила на ИАДе
4 [Запись] AutoML 04.10.22 Садртдинов Ильдус Лекция Жени Соколова на МО-2

Байесовская оптимизация:

Гауссовские процессы:

5 [Запись] Быстрый поиск ближайших соседей 08.10.22 Бокатенко Данил Хэш-функции
6 [Запись] Графовый подход в задаче кластеризации 15.10.22 Бокатенко Данил Собственные значения и собственные векторы матрицы Подробная статья по спектральной кластеризации
7 [Запись] EM-алгоритм 22.10.22 Максим Рябинин

Формула оценивания

Оценка = 0.3*тесты + 0.7*ДЗ

В начале занятия - тест (4-5 несложных вопросов) по теме предыдущего занятия.

Домашние задания

По курсу предусмотрено 2 домашних задания

  1. По семейству генеративных моделей (на сравнение GAN'ов, автоэнкодеров и нормализационных потоков)
  2. По AutoML

А вот и они:

  1. GANs vs VAEs vs NF, Дедлайн - 16.10.22 (Вс) 23:59, Выдано - 01.10.22
  2. AutoML, Дедлайн - 22.10.22 (Сб) 23:59, Выдано - 05.10.22

Литература

Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=НИС_Прикладные_задачи_анализа_данных_(МОиВС,_2022)&oldid=73525»