Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2019) — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Новая страница: «=== О курсе === Читается для студентов 3 курса в 3-4 модулях. Лекции проходят по четвергам, 10:3…»)
 
Строка 12: Строка 12:
  
 
[https://t.me/joinchat/AAAAAEj7vNXCzgevidEIEg Канал для оповещений в Telegram]
 
[https://t.me/joinchat/AAAAAEj7vNXCzgevidEIEg Канал для оповещений в Telegram]
 +
 +
=== Семинары ===
 +
 +
Семинары проходят по четвергам (Шаболовка, 26).
 +
 +
{| class="wikitable"
 +
|-
 +
! Группа !! Преподаватель !! Расписание !! чат группы
 +
|-
 +
| ИАД1 || Александр Панов  || 09:00 – 10:20, ауд. 4336 ||
 +
|-
 +
| ИАД2 || Алексей Скрынник  ||  12:10 – 13:30, ауд. 4336 ||
 +
|-
 +
| ИАД3 || Наталия Козловская ||  09:00 – 10:20, ауд. 3316 ||
 +
|-
 +
| ИАД4|| Дмитрий Светличный  ||  09:00 – 10:20, ауд. 4335 ||
 +
|-
 +
| ИАД5|| Дмитрий Светличный  ||  12:10 – 13:30, ауд. 4335 ||
 +
|-
 +
|}
 +
 +
=== Домашние задания ===
 +
 +
ДЗ 1. Обучение с подкреплением I:
 +
 +
ДЗ 2. Обучение с подкреплением II:
 +
 +
ДЗ 3. Анализ текстов I:
 +
 +
ДЗ 4. Анализ текстов II:
 +
 +
=== Система оценок ===
 +
 +
Результирующая оценка рассчитывается по формуле:
 +
 +
O<sub>итоговая</sub> = 0.6 * O<sub>накопл</sub> + 0.4 * О<sub>экз</sub>
 +
 +
Накопленная оценка рассчитывается по формуле:
 +
 +
O<sub>накопл</sub> = 0.6 * O<sub>ДЗ (4 шт)</sub> + 0.2 * O<sub>ауд</sub> + 0.2 * O<sub>ср (2 шт)</sub>
 +
 +
При накопленное оценке в 8, 9, 10 баллов такая же оценка за экзамен выставляется автоматом.
 +
 +
=== Программа ===
 +
 +
==== Неделя 1. 17.01.2019  ====
 +
 +
'''Лекция''': Введение в обучение с подкреплением. Основные понятия [ссылка (слайды)]
 +
 +
'''Семинар''': [ссылка MDP + DP]
 +
 +
==== Неделя 2. 24.01.2019  ====
 +
 +
'''Лекция''': Динамическое программирование [ссылка (слайды)]
 +
 +
'''Семинар''': [ссылка ADP + OpenAI Gym]
 +
 +
==== Неделя 3. 31.01.2019  ====
 +
 +
'''Лекция''': Временные различия и Q-обучение [ссылка (слайды)]
 +
 +
'''Семинар''': [ссылка TD + Q-learning]
 +
 +
==== Неделя 4. 07.02.2019  ====
 +
 +
'''Лекция''': Аппроксимация функции полезности [ссылка (слайды)]
 +
 +
'''Семинар''': [ссылка DQN]
 +
 +
==== Неделя 5. 14.02.2019  ====
 +
 +
'''Лекция''': Градиент стратегии [ссылка (слайды)]
 +
 +
'''Семинар''': [ссылка Vanilla PG]
 +
 +
==== Неделя 6. 21.02.2019  ====
 +
 +
'''Лекция''': Иерархическое обучение с подкреплением [ссылка (слайды)]
 +
 +
'''Семинар''': [ссылка HAM]
 +
 +
==== Неделя 7. 28.02.2019  ====
 +
 +
'''Лекция''': Актор-критик [ссылка (слайды)]
 +
 +
'''Семинар''': [ссылка ActorCritic]
 +
 +
==== Неделя 8. 07.03.2019  ====
 +
 +
'''Лекция''': Оптимизация градиента стратегии [ссылка (слайды)]
 +
 +
'''Семинар''': [ссылка TRPO]
 +
 +
==== Неделя 9. 14.03.2019  ====
 +
 +
'''Лекция''': Обучение в частично наблюдаемой среде [ссылка (слайды)]
 +
 +
'''Семинар''': [ссылка POMDP]
 +
 +
==== Неделя 10. 21.03.2019  ====
 +
 +
'''Лекция''': Метаобучение и перенос знаний [ссылка (слайды)]
 +
 +
'''Семинар''': [ссылка Transfer]

Версия 18:12, 15 января 2019

О курсе

Читается для студентов 3 курса в 3-4 модулях.

Лекции проходят по четвергам, 10:30 – 11:50, ауд. 5306 (Шаболовка, 26).

Лекторы:

В 3 модуле: Александр Панов (обучение с подкреплением)

В 4 модуле: Дмитрий Игнатов (майнинг данных), Иван Смуров (автоматическая обработка текстов)

Канал для оповещений в Telegram

Семинары

Семинары проходят по четвергам (Шаболовка, 26).

Группа Преподаватель Расписание чат группы
ИАД1 Александр Панов 09:00 – 10:20, ауд. 4336
ИАД2 Алексей Скрынник 12:10 – 13:30, ауд. 4336
ИАД3 Наталия Козловская 09:00 – 10:20, ауд. 3316
ИАД4 Дмитрий Светличный 09:00 – 10:20, ауд. 4335
ИАД5 Дмитрий Светличный 12:10 – 13:30, ауд. 4335

Домашние задания

ДЗ 1. Обучение с подкреплением I:

ДЗ 2. Обучение с подкреплением II:

ДЗ 3. Анализ текстов I:

ДЗ 4. Анализ текстов II:

Система оценок

Результирующая оценка рассчитывается по формуле:

Oитоговая = 0.6 * Oнакопл + 0.4 * Оэкз

Накопленная оценка рассчитывается по формуле:

Oнакопл = 0.6 * OДЗ (4 шт) + 0.2 * Oауд + 0.2 * Oср (2 шт)

При накопленное оценке в 8, 9, 10 баллов такая же оценка за экзамен выставляется автоматом.

Программа

Неделя 1. 17.01.2019

Лекция: Введение в обучение с подкреплением. Основные понятия [ссылка (слайды)]

Семинар: [ссылка MDP + DP]

Неделя 2. 24.01.2019

Лекция: Динамическое программирование [ссылка (слайды)]

Семинар: [ссылка ADP + OpenAI Gym]

Неделя 3. 31.01.2019

Лекция: Временные различия и Q-обучение [ссылка (слайды)]

Семинар: [ссылка TD + Q-learning]

Неделя 4. 07.02.2019

Лекция: Аппроксимация функции полезности [ссылка (слайды)]

Семинар: [ссылка DQN]

Неделя 5. 14.02.2019

Лекция: Градиент стратегии [ссылка (слайды)]

Семинар: [ссылка Vanilla PG]

Неделя 6. 21.02.2019

Лекция: Иерархическое обучение с подкреплением [ссылка (слайды)]

Семинар: [ссылка HAM]

Неделя 7. 28.02.2019

Лекция: Актор-критик [ссылка (слайды)]

Семинар: [ссылка ActorCritic]

Неделя 8. 07.03.2019

Лекция: Оптимизация градиента стратегии [ссылка (слайды)]

Семинар: [ссылка TRPO]

Неделя 9. 14.03.2019

Лекция: Обучение в частично наблюдаемой среде [ссылка (слайды)]

Семинар: [ссылка POMDP]

Неделя 10. 21.03.2019

Лекция: Метаобучение и перенос знаний [ссылка (слайды)]

Семинар: [ссылка Transfer]

Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Прикладные_задачи_анализа_данных_(майнор_-_весна_2019)&oldid=31760»