Непрерывная оптимизация — различия между версиями

Текущая версия на 12:07, 23 марта 2018

Методы оптимизации лежат в основе решения многих задач компьютерных наук. Например, в машинном обучении задачу оптимизации необходимо решать каждый раз при настройке какой-то модели алгоритмов по данным, причём от эффективности решения соответствующей задачи оптимизации зависит практическая применимость самого метода машинного обучения. Данный курс посвящен изучению классических и современных методов решения задач непрерывной оптимизации (в том числе невыпуклой), а также особенностям применения этих методов в задачах оптимизации, возникающих в машинном обучении. Основной акцент в изложении делается на практические аспекты реализации и использования методов. Целью курса является выработка у слушателей навыков по подбору подходящего метода для своей задачи, наиболее полно учитывающего её особенности.

Лектор: Кропотов Дмитрий Александрович. Лекции проходят по вторникам в ауд. 622 с 13:40 до 15:00.

Семинаристы:

Группа в Telegram для вопросов по курсу: https://t.me/joinchat/CzWHMFEeRHIDcNVdHfWTug.

Таблица с оценками по курсу: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1i744zsMejvdS_xjtJSQIXccX9g0ywrklNRIURG23K0M/edit?usp=sharing.

Список вопросов к экзамену: https://yadi.sk/i/TN2h4SEm3TV2VT.

Внимание! Консультация к экзамену состоится в ближайшую субботу, 24 марта, в ауд. 509. Начало в 14-00.

Система выставления оценок по курсу

1. В рамках курса предполагается три практических задания, некоторое количество проверочных работ на семинарах и экзамен. Каждое задание и экзамен оцениваются по десятибалльной шкале.
2. В оценке за курс 60% составляет накопленная оценка за модуль и 40% - оценка за экзамен. Для получения финального результата (0–10) оценка округляется в большую сторону.
3. В накопленной оценке 50% составляют баллы за практические задания и 50% - баллы за проверочные работы на семинарах.

Практические задания

Практическое задание 1.

Практическое задание 2.

Практическое задание 3.

Правила сдачи заданий

В рамках курса предполагается сдача нескольких практических заданий. Практические задания сдаются в систему anytask. Эти задания могут быть присланы после срока сдачи, но с задержкой не более одной недели. При этом начисляется штраф из расчёта 0.2 балла в день.

Все задания выполняются самостоятельно. Если задание выполнялось сообща или использовались какие-либо сторонние коды и материалы, то об этом должно быть написано в отчёте. В противном случае «похожие» решения считаются плагиатом и все задействованные студенты (в том числе те, у кого списали) будут сурово наказаны.

Лекции

Семинары

Литература

1. J. Nocedal, S. Wright. Numerical Optimization, Springer, 2006.
2. A. Ben-Tal, A. Nemirovski. Optimization III. Lecture Notes, 2013.
3. Y. Nesterov. Introductory Lectures on Convex Optimization: A Basic Course, Springer, 2003.
4. Ю.Е. Нестеров. Методы выпуклой оптимизации, МЦНМО, 2010
5. S. Boyd, L. Vandenberghe. Convex Optimization, Cambridge University Press, 2004.
6. D. Bertsekas. Convex Analysis and Optimization, Athena Scientific, 2003.
7. Б.Т. Поляк. Введение в оптимизацию, Наука, 1983.
8. J. Duchi. Introductory Lectures on Stochastic Optimization, Graduate Summer School Lectures, 2016.
9. S. Sra et al.. Optimization for Machine Learning, MIT Press, 2011.