Современные методы машинного обучения (курс майнора) — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Aumnov (обсуждение | вклад) |
Aumnov (обсуждение | вклад) (→Лекции) |
||
| Строка 25: | Строка 25: | ||
=== Лекции === | === Лекции === | ||
| − | + | ====1 модуль==== | |
| − | + | Лекции 1 и 2 (1 сентября). Метод опорных векторов, ядра. [https://www.dropbox.com/s/z38prt1q94qf2wa/lecture-1-kernels.pdf?dl=0 Слайды.] | |
| − | |||
| − | |||
| − | Лекция 3. Методы оптимизации. | + | ''(Планируемые)'' |
| + | |||
| + | Лекция 3 (15 сентября). Методы оптимизации. | ||
| + | |||
Лекция 4. Методы обработки данных. | Лекция 4. Методы обработки данных. | ||
| + | |||
Лекция 5. Бустинг. | Лекция 5. Бустинг. | ||
| + | |||
Лекция 6. Матричные разложения. | Лекция 6. Матричные разложения. | ||
| + | |||
Лекция 7. Нейронные сети. | Лекция 7. Нейронные сети. | ||
| + | |||
Лекция 8. Продвинутые методы кластеризации. | Лекция 8. Продвинутые методы кластеризации. | ||
| − | + | ==== 2 модуль ==== | |
(Будет объявлено позже) | (Будет объявлено позже) | ||
Версия 23:48, 3 сентября 2016
Содержание
О курсе
Оценка за курс
Оценка за курс складывается из:
- Домашние работы (в том числе соревнования).
- Проверочные работы на семинарах.
- Аудиторная работа.
- Коллоквиум в конце 1 модуля.
- Экзамен.
Оценка вычисляется по следующим формулам:
ИТОГ = 0.7 * НАКОПЛЕННАЯ + 0.3 * ЭКЗАМЕН
НАКОПЛЕННАЯ = 0.15 * ПРОВЕРОЧНЫЕ + 0.15 * АУДИТОРНАЯ + 0.5 * ДЗ + 0.2 * КОЛЛОКВИУМ.
Также накопленная оценка может быть повышена за получение призовых мест на соревновании.
На усмотрение семинариста и лектора могут выставляться автоматы (при условии отличной накопленной оценки).
Учебный процесс
Лекции
1 модуль
Лекции 1 и 2 (1 сентября). Метод опорных векторов, ядра. Слайды.
(Планируемые)
Лекция 3 (15 сентября). Методы оптимизации.
Лекция 4. Методы обработки данных.
Лекция 5. Бустинг.
Лекция 6. Матричные разложения.
Лекция 7. Нейронные сети.
Лекция 8. Продвинутые методы кластеризации.
2 модуль
(Будет объявлено позже)
