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

Версия 10:32, 17 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.

Лекция 5 (13 октября) Бустинг (продолжение). Нейронные сети (начало). Слайды.

(Планируемые)

Лекция 6 (20 октября, сдвоенная). Нейронные сети (продолжение). Консультация перед коллоквиумом.

2 модуль

(Будет объявлено позже)

Коллоквиум

Коллоквиум пройдет 27.10.

Программа коллоквиума: https://docs.google.com/document/d/1bheHxPvyjNRUXzohD7gx4bfbT4yx_d7kqIxCYNxZ7PQ/edit

Ответы на вопросы

У меня уже стоит экзамен/контрольная и т.п. в этот день, что делать?

Учебная часть договорится с другими факультетами, чтобы все мероприятия были перенесены с этого дня.

Я не могу быть на коллоквиуме в этот день, так как у меня уже взяты билеты и т.п., что делать?

Мы рассматриваем возможность провести дополнительный коллоквиум после сессии с понижением оценки на 3 балла. Если вы хотите воспользоваться этой возможностью, пожалуйста, запишитесь до 24.10 в этой форме: https://goo.gl/forms/8ATXL4ClB5gCaaLD2 . Исходя из количества желающих мы оценим, можем ли мы провести дополнительный коллоквиум, и когда его лучше проводить.

Давайте перенесем коллоквиум на начало 2 модуля?

Такой вариант рассматривался, но ни одного подходящего варианта не было найдено.

Домашние задания

1. ДЗ 1. SVM и ядра. Даты сдачи и условия смотрите на странице группы или уточняйте у своих семинаристов.
2. ДЗ 2. Предобработка данных и бустин. Даты сдачи и условия смотрите на странице группы или уточняйте у своих семинаристов.

Страницы групп

• ИАД1
• ИАД2
• ИАД3
• ИАД4
• ИАД5
• ИАД6
• ИАД7
• ИАД8

Материалы

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

Книги

• Mohammed J. Zaki, Wagner Meira Jr. Data Mining and Analysis. Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge University Press, 2014.
• Bishop C.M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006. первые главы
• James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning

Ресурсы

• MachineLearning.ru