Проектный семинар X5 (МОиВС, 2022) — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(→‎Материалы курса)
м (2nd upd :))
Строка 1: Строка 1:
 
==О курсе==
 
==О курсе==
 +
 +
''"Забудьте то, чему вас учили, в реальности все иначе," - известная фраза, которая не работает в области DS/ML. На курсе разберем применение машинного обучения в ритейле, как классические модели типа градиентного бустинга становятся палочкой-выручалочкой, обучим аплифты и рексистемы, обсудим, с какими проблемами сталкиваемся, когда имплементируем модели.''
  
 
Занятия проводятся в [https://us06web.zoom.us/j/86178950014?pwd=Q2ZLMnVJbWU5QUZKWjJFWEJQZVNjdz09 Zoom] в 19:00 по понедельникам и четвергам в последние 3 учебные недели 5-го модуля
 
Занятия проводятся в [https://us06web.zoom.us/j/86178950014?pwd=Q2ZLMnVJbWU5QUZKWjJFWEJQZVNjdz09 Zoom] в 19:00 по понедельникам и четвергам в последние 3 учебные недели 5-го модуля
Строка 21: Строка 23:
 
Ссылка на плейлист курса на YouTube: https://www.youtube.com/playlist?list=PLmA-1xX7IuzBsemRmiUkaHjFVWOHttY9p
 
Ссылка на плейлист курса на YouTube: https://www.youtube.com/playlist?list=PLmA-1xX7IuzBsemRmiUkaHjFVWOHttY9p
  
−
Ссылка на GitHub с материалами курса: [*[https://github.com/ETevanyan/HSE_master_special_course / GitHub]]
+
Ссылка на GitHub с материалами курса: [[https://github.com/ETevanyan/HSE_master_special_course GitHub]]
  
 
{| class="wikitable"
 
{| class="wikitable"
Строка 34: Строка 36:
 
  ||  
 
  ||  
 
|-
 
|-
−
| style="background:#eaecf0;" | '''2''' || Прогноз метрик || 10.10.22 || ||  
+
| style="background:#eaecf0;" | '''2''' || [[https://www.youtube.com/watch?v=5vumWqomksE&list=PLmA-1xX7IuzBsemRmiUkaHjFVWOHttY9p Запись]] Прогноз метрик || 10.10.2022 || ||
 +
|-
 +
| style="background:#eaecf0;" | '''3''' || [[https://www.youtube.com/watch?v=2gNyjBabKb8&list=PLmA-1xX7IuzBsemRmiUkaHjFVWOHttY9p Запись]] Uplift-моделирование || 17.10.2022 || ||  
 
|-
 
|-
−
| style="background:#eaecf0;" | '''3''' || Uplift-моделирование || 13.10.22 || ||  
+
| style="background:#eaecf0;" | '''4''' || [[https://www.youtube.com/watch?v=V9Zl1GCP4bQ&list=PLmA-1xX7IuzBsemRmiUkaHjFVWOHttY9p Запись]] Look-a-Like моделирование || 18.10.2022 || ||  
 
|-
 
|-
−
| style="background:#eaecf0;" | '''4''' || Look-a-Like моделирование|| 17.10.22 || ||  
+
| style="background:#eaecf0;" | '''5''' || [[https://www.youtube.com/watch?v=R_mlGTewHD0&list=PLmA-1xX7IuzBsemRmiUkaHjFVWOHttY9p Запись]] Рекомендательные системы || 20.10.2022|| ||  
 
|-
 
|-
−
| style="background:#eaecf0;" | '''5''' || Рекомендательные системы || 18.10.22 || ||  
+
| style="background:#eaecf0;" | '''6''' || [[https://www.youtube.com/watch?v=Ksudd-0rEGs&list=PLmA-1xX7IuzBsemRmiUkaHjFVWOHttY9p Запись]] Динамическое ценообразование || 02.11.2022 || ||  
 
|-
 
|-
−
| style="background:#eaecf0;" | '''6''' || Ценообразование || 20.10.22 || ||  
+
| style="background:#eaecf0;" | '''7''' || [[https://www.youtube.com/watch?v=Ksudd-0rEGs&list=PLmA-1xX7IuzBsemRmiUkaHjFVWOHttY9p Запись]] Feature Stores || 02.11.2022 || ||  
 
|-
 
|-
 
|}
 
|}
Строка 48: Строка 52:
 
==Формула оценивания==
 
==Формула оценивания==
  
−
Оценка = 0.4*Тест 1 + 0.4*Тест 2 + 0.2ДЗ
+
Оценка = 0.4*О<sub>Тест 1</sub> + 0.4*О<sub>Тест 2</sub> + 0.2*О<sub>ДЗ</sub>
  
 
* Тест 1, Тест 2 - небольшие тесты по темам занятий в асинхронном формате
 
* Тест 1, Тест 2 - небольшие тесты по темам занятий в асинхронном формате
Строка 54: Строка 58:
  
 
== Домашние задания ==
 
== Домашние задания ==
 +
# [https://forms.gle/c9pVnqnUJujramnP8 Тест 1], выдан 17.10.22, '''дедлайн - 27.10.22 в 23:59'''
 +
# [[ Тест 2]]
 +
# Домашнее задание: [[https://github.com/ETevanyan/HSE_master_special_course/blob/main/%5BHomework%5D%20Demand%20Forecast.ipynb Ноутбук]] [[https://github.com/ETevanyan/HSE_master_special_course/blob/main/walmart.csv.zip Данные]], выдано 17.10.22, '''дедлайн - 05.11.22 в 23:59'''
  
 
== Литература ==
 
== Литература ==

Версия 16:19, 3 ноября 2022

О курсе

"Забудьте то, чему вас учили, в реальности все иначе," - известная фраза, которая не работает в области DS/ML. На курсе разберем применение машинного обучения в ритейле, как классические модели типа градиентного бустинга становятся палочкой-выручалочкой, обучим аплифты и рексистемы, обсудим, с какими проблемами сталкиваемся, когда имплементируем модели.

Занятия проводятся в Zoom в 19:00 по понедельникам и четвергам в последние 3 учебные недели 5-го модуля

Контакты

Канал курса в TG: channel link

Чат курса в TG: chat link

Преподаватель: Теванян Элен Арамовна @elentevanyan

Ассистент Контакты
Марк Блюменау @markblumenau

Материалы курса

Ссылка на плейлист курса на YouTube: https://www.youtube.com/playlist?list=PLmA-1xX7IuzBsemRmiUkaHjFVWOHttY9p

Ссылка на GitHub с материалами курса: [GitHub]

Занятие Тема Дата Материалы для самоподготовки к семинарам Дополнительные материалы
1 [Запись] Вводное занятие 03.10.22

Статьи X5Tech на Хабр:

2 [Запись] Прогноз метрик 10.10.2022
3 [Запись] Uplift-моделирование 17.10.2022
4 [Запись] Look-a-Like моделирование 18.10.2022
5 [Запись] Рекомендательные системы 20.10.2022
6 [Запись] Динамическое ценообразование 02.11.2022
7 [Запись] Feature Stores 02.11.2022

Формула оценивания

Оценка = 0.4*ОТест 1 + 0.4*ОТест 2 + 0.2*ОДЗ

  • Тест 1, Тест 2 - небольшие тесты по темам занятий в асинхронном формате
  • ДЗ - небольшая практическая работа по теме курса

Домашние задания

  1. Тест 1, выдан 17.10.22, дедлайн - 27.10.22 в 23:59
  2. Тест 2
  3. Домашнее задание: [Ноутбук] [Данные], выдано 17.10.22, дедлайн - 05.11.22 в 23:59

Литература

Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Проектный_семинар_X5_(МОиВС,_2022)&oldid=73738»