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

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(→‎Семинарские группы)
(→‎Обратная связь)
Строка 32: Строка 32:
  
 
Вопросы по материалу можно обсуждать тут: http://piazza.com/hse.ru/fall2016/da3
 
Вопросы по материалу можно обсуждать тут: http://piazza.com/hse.ru/fall2016/da3
 +
 +
По административным вопросам обращайтесь к Ивановой Оксане Анатольевне, oksanaivanova@hse.ru
  
 
=== Семинарские группы ===
 
=== Семинарские группы ===

Версия 16:30, 6 октября 2016

О курсе

Программа

Официальная программа появится после ее утверждения. Пока можно посмотреть черновик.

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

По административным вопросам обращайтесь к Ивановой Оксане Анатольевне, oksanaivanova@hse.ru

Семинарские группы

Списки групп

В связи с тем, что уже прошло больше месяца с начала года, переводы между группами больше делаться не будут.

Учебный процесс

Лекции

1 модуль

Лекция 1 (1 сентября, сдвоенная). Метод опорных векторов, ядра. Слайды.

Лекция 2 (15 сентября). Методы оптимизации. Слайды.

Лекция 3 (22 сентября). Методы обработки данных (пропуски, категориальные признаки). Слайды.

Лекция 4 (6 октября). Бустинг. Слайды.


(Планируемые)

Лекция 5. Нейронные сети.

Лекция 6. Матричные разложения.

Лекция 7. 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

Материалы

В конце слайдов каждой лекции есть небольшая подборка материалов по теме лекции. Ниже приведен набор материалов, охватывающих многие темы.

Книги

Ресурсы

Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора)&oldid=21008»