Современные методы машинного обучения (курс майнора) — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Обратная связь)
м (Паринов)
Строка 65: Строка 65:
  
 
* [[Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД1-5|ИАД1]]
 
* [[Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД1-5|ИАД1]]
* ИАД2
+
* [[Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД2-6|ИАД2]]
 
* [[Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7|ИАД3]]
 
* [[Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7|ИАД3]]
 
* [[Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора)_ИАД4 | ИАД4]]
 
* [[Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора)_ИАД4 | ИАД4]]
 
* [[Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД1-5|ИАД5]]
 
* [[Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД1-5|ИАД5]]
* ИАД6
+
* [[Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД2-6|ИАД6]]
 
* [[Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7|ИАД7]]
 
* [[Современные методы машинного обучения (курс майнора) ИАД3-7|ИАД7]]
 
* [[Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора)/ИАД-8 | ИАД8]]
 
* [[Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора)/ИАД-8 | ИАД8]]

Версия 17:01, 21 сентября 2016

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).

Обратная связь

По вопросам касательно лекций можете писать на alexeyum@gmail.com, добавляя строку "[Майнор ИАД]" в заголовок письма.

По этой ссылке можно оставить анонимный отзыв или предложение для курса: https://goo.gl/forms/JJEqdPLfikko3Na23

Вопросы по материалу можно обсуждать тут: http://piazza.com/hse.ru/fall2016/da3

Учебный процесс

Лекции

1 модуль

Лекции 1 и 2 (1 сентября). Метод опорных векторов, ядра. Слайды.

Лекция 3 (15 сентября). Методы оптимизации. Слайды.


(Планируемые)

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)

Домашние задания

  1. ДЗ 1. SVM и ядра. Даты сдачи и условия смотрите на странице группы или уточняйте у своих семинаристов.

Страницы групп

Списки групп

Материалы

Книги

Ресурсы