Современные методы машинного обучения (курс майнора)
Содержание
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
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). Консультация перед коллоквиумом (1 пара). Нейронные сети, продолжение (4 пара).
2 модуль
(Будет объявлено позже)
Коллоквиум
Программа коллоквиума: https://docs.google.com/document/d/1bheHxPvyjNRUXzohD7gx4bfbT4yx_d7kqIxCYNxZ7PQ/edit
Коллоквиума 27.10 не будет!
Коллоквиум пройдет в начале 2 модуля, точная дата будет сообщена позже.
Домашние задания
- ДЗ 1. SVM и ядра. Даты сдачи и условия смотрите на странице группы или уточняйте у своих семинаристов.
- ДЗ 2. Предобработка данных и бустин. 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
- 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