Основы машинного обучения/2023 — различия между версиями
(Обновлены семинаристы и ссылки в зум) |
|||
| Строка 33: | Строка 33: | ||
! Группа !! Преподаватель !! Учебные ассистенты !! Zoom-конференция !! Ссылка на чат !! Материалы семинаров !! Инвайт в anytask | ! Группа !! Преподаватель !! Учебные ассистенты !! Zoom-конференция !! Ссылка на чат !! Материалы семинаров !! Инвайт в anytask | ||
|- | |- | ||
| − | | ИАД-1 || Алвандян Нарек || Плахин Александр, Макаров Антон || [https://zoom.us/j/93410637894?pwd=NG1yMllOZWtTRzNuYTY5T0QwTHVtZz09 Zoom] || [https://t.me/+OghU7AZvqqhlODZi Чат] || | + | | ИАД-1 || Алвандян Нарек || Плахин Александр, Макаров Антон || [https://zoom.us/j/93410637894?pwd=NG1yMllOZWtTRzNuYTY5T0QwTHVtZz09 Zoom] || [https://t.me/+OghU7AZvqqhlODZi Чат] || - || - |
|- | |- | ||
| − | | ИАД-2 || | + | | ИАД-2 || Косарев Илья || Екатерина Кострыкина, Александра Штарёва || [https://zoom.us/j/96875144987?pwd=c1Vqd2t2OWVaY2VlNllCVU82WW5mQT09 Zoom] || чат || - || - |
|- | |- | ||
| − | | ИАД-3 || | + | | ИАД-3 || Кантонистова Елена || [https://t.me/mikezz_1 Михаил Олейник], [https://t.me/NikPatov Никита Патов ] || [https://zoom.us/j/92527076732?pwd=dWxHMXczUlkyMXdmaG1NYlA5QjUrUT09 Zoom] || чат || - || - |
|- | |- | ||
| − | | ИАД-4 || | + | | ИАД-4 || Омелюсик Владимир || Валерий Айхенвальд, Анастасия Бир || [https://zoom.us/j/94478987033?pwd=QlIwUkRyVFh0UVEzS1VBT2RGT2lQZz09 Zoom] || чат || - || - |
|- | |- | ||
| − | | ИАД-5 || | + | | ИАД-5 || Альпервоич Вадим || [https://t.me/aksenysh Аня Аксенова], Александр Габиташвили || [https://zoom.us/j/99240916833?pwd=bDZISE4vbTIzOFprVjFzY1dBaFM3QT09 Zoom] || чат || - || - |
|- | |- | ||
| − | | ИАД-6 || | + | | ИАД-6 || Серякова Василиса || Елена Гринкевич, Егор Масликов || [https://zoom.us/j/98698466454?pwd=ZG9yR0liVnk4K0JOdWRQb2RDL2lIZz09 Zoom] || чат || || - |
|- | |- | ||
| − | | ИАД-7 || | + | | ИАД-7 || Чиркова Надежда || [https://t.me/Debasering Николай Аверьянов], [https://t.me/greyworgen Сергей Тихонов], [https://t.me/userwaskicked Никита Крайко] || [https://zoom.us/j/94594342525?pwd=bXR5YzdEQWg1cm85citKdWR0Y2M0Zz09 Zoom] || чат || - || - |
|- | |- | ||
| − | | | + | | ИАД-8 || Семенов Дмитрий || [https://t.me/nichtdeinetraumfrau Дарья Морозова], [https://t.me/caesiummm Михаил Никифоров] || [https://zoom.us/j/99921792854?pwd=b1JpazNtVEVwaWZYK1RDYWQ1NFNhdz09 Zoom] || чат || - || - |
|- | |- | ||
| − | | | + | | ИАД-9 ||Карпова Ася || Гусева Полина, Такташева Екатерина || [https://zoom.us/j/94217882025?pwd=TzNJb296OEw1dHhLRDZjeWxIbHVKZz09 Zoom] || чат || -|| - |
|- | |- | ||
|} | |} | ||
Версия 23:04, 18 января 2022
Содержание
О курсе
Курс читается для студентов 2-го курса майнора ИАД в 3-4 модулях.
Проводится с 2015 года.
Лектор: Соколов Евгений Андреевич
Лекции проходят онлайн по средам в 11:10.
Полезные ссылки
Репозиторий с материалами на GitHub
Почта для сдачи домашних заданий (на самом деле задания сдаются в AnyTask, но если он не работает, то присылайте на почту): hse.minor.dm+<номер группы>@gmail.com (например, hse.minor.dm+3@gmail.com)
Канал в telegram для объявлений: https://t.me/hse_iad_22
Чат в telegram для флуда: https://t.me/+pbt8rRfldsUzZGUy
Ссылка на курс в Anytask: https://anytask.org/course/??
Таблица с оценками: https://docs.google.com/spreadsheets/d/130puDf_28fPRNKJqtyQAkIyoKnjbVHFtpAcX5zm4CsA/edit?usp=sharing
Семинары
| Группа | Преподаватель | Учебные ассистенты | Zoom-конференция | Ссылка на чат | Материалы семинаров | Инвайт в anytask |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ИАД-1 | Алвандян Нарек | Плахин Александр, Макаров Антон | Zoom | Чат | - | - |
| ИАД-2 | Косарев Илья | Екатерина Кострыкина, Александра Штарёва | Zoom | чат | - | - |
| ИАД-3 | Кантонистова Елена | Михаил Олейник, Никита Патов | Zoom | чат | - | - |
| ИАД-4 | Омелюсик Владимир | Валерий Айхенвальд, Анастасия Бир | Zoom | чат | - | - |
| ИАД-5 | Альпервоич Вадим | Аня Аксенова, Александр Габиташвили | Zoom | чат | - | - |
| ИАД-6 | Серякова Василиса | Елена Гринкевич, Егор Масликов | Zoom | чат | - | |
| ИАД-7 | Чиркова Надежда | Николай Аверьянов, Сергей Тихонов, Никита Крайко | Zoom | чат | - | - |
| ИАД-8 | Семенов Дмитрий | Дарья Морозова, Михаил Никифоров | Zoom | чат | - | - |
| ИАД-9 | Карпова Ася | Гусева Полина, Такташева Екатерина | Zoom | чат | - | - |
Правила выставления оценок
В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
- Самостоятельные работы на семинарах, проверяющие знание основных фактов с лекций и семинаров
- Практические домашние работы на Python
- Контрольная где-то в середине курса
- Письменный экзамен
Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за работу в семестре и оценки за экзамен:
Oитоговая = Округление(0.4 * ДЗ + 0.1 * ПР + 0.2 * КР + 0.3 * Э)
ДЗ — средняя оценка за практические домашние задания
ПР — средняя оценка за письменные проверочные работы на семинарах
КР — оценка за контрольную работу
Э — оценка за экзамен
Округление арифметическое.
Правила сдачи заданий
За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются. Даже при опоздании на одну секунду. Сдавайте заранее.
Два раза студент может сдать домашнее задание после мягкого дедлайна (но до жёсткого) без штрафов. Также разрешается в конце курса написать одну проверочную, пропущенную без уважительной причины.
При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.
При наличии уважительной причины пропущенную проверочную можно написать позднее, а дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён. Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.
Лекции
Семинары
Практические задания
За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются, но есть исключение. Студенту разрешается два раза сдать домашнее задание после мягкого дедлайна (но до жёсткого) без штрафов.
В некоторых группах домашние задания могут отличаться. Уточняйте у семинариста.
Соревнования
Правила участия и оценивания
В соревновании по анализу данных вам предлагается по имеющимся данным решить некоторую задачу, оптимизируя указанную метрику, и отправить ответы для заданного тестового множества. Максимальное количество посылок в сутки ограничено (как правило, разрешается сделать 2 посылки), ближе к концу соревнования вам будем необходимо выбрать 2 посылки, которые вы считаете лучшими. Тестовые данные делятся на публичные и приватные в некотором соотношении, на основе которых строятся публичный и приватный лидерборды соответственно, при этом публичный лидерборд доступен в течение всего соревнования, а приватный строится после его окончания для выбранных вами посылок.
Студент, занявший в соревновании место i, получает оценку
10 - 10 * (i - 1) / M,
где M — количество студентов, принявших участие в соревновании;
i — место (начиная с 1) студента в приватном лидерборде среди всех таких студентов.
Чтобы вас не пропустили при проверке решений соревнования, необходимо использовать следующий формат для имени команды (вкладка Team):
«Имя Фамилия номер_группы»
В течение 3 суток после окончания соревнования в соответствующее задание на anytask необходимо прислать код, воспроизводящий ответы для посылки, фигурирующей в приватном лидерборде. В случае отсутствия кода, воспроизводящего результат, в установленный срок студенту выставляется 0 в качестве оценки за соревнование. Если не оговорено иное, использовать любые внешние данные в соревнованиях запрещено. Под внешними данными понимаются размеченные данные, где разметка имеет прямое отношение к решаемой задаче. Грубо говоря, сборник текстов с википедии не считается внешними данными.
Контрольная работа
Экзамен
Полезные материалы
Курсы по машинному обучению и анализу данных
Максимально близко к материалам курса: Специализация "Машинное обучение: от статистики до нейросетей" (речь про два курса: "Основы машинного обучения" и "Продвинутые методы машинного обучения")
Для тех, кто хочет подтянуть математику: Специализация "Математика для анализа данных"
Более сложная версия этого курса с ПМИ: Машинное обучение 1
Ещё материалы:
- Курс по машинному обучению К.В. Воронцова
- Видеозаписи лекций курса Школы Анализа Данных, К.В. Воронцов
- Coursera: Машинное обучение и анализ данных (специализация)
- Coursera: Введение в машинное обучение, К.В. Воронцов
- Coursera: Machine Learning, Andrew Ng
Статьи
- An Introduction to Machine Learning Theory and Its Applications: A Visual Tutorial with Examples
- A Visual Introduction to Machine Learning
Книги
- Mohammed J. Zaki, Wagner Meira Jr. Data Mining and Analysis. Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge University Press, 2014.
- Boris Mirkin. Core Concepts in Data Analysis: Summarization, Correlation, Visualization. 2010.
- James, Witten, Hastie, Tibshirani. An Introduction to Statistical Learning. 2013.
