ML4SE 1 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
м
Строка 1: Строка 1:
== О курсе ==
+
Segeralah Mendaftar langsung di
 
+
* [https://macanplay.net/ Macanslot]
В последние годы машинное обучение стало активно применяться в программировании и разработке. В данном курсе студенты узнают и научатся пользоваться базовыми понятиями машинного обучения, некоторыми классическими моделями и нейронными сетями, необходимыми для анализа кода.
+
* [https://paradox3d.net/ InaTogel]
 
+
* [https://macanwin.net/ QqMacan]
<big>'''Преподаватели:'''</big> 
+
* [https://lechers.cc/ RoyalToto]
 
+
* [https://xenogames.net/ JayaTogelUp]
Литвинов Денис Владимирович ([https://t.me/denaas Telegram])
+
* [https://eeooii.info/ Raja Slot4D]
 
+
* [https://139.180.153.95/ Raja Slot4D]
== Правила оценивания домашнего задания ==
+
* [https://209.58.183.93/ JayaTogelUp]
 
+
* [https://ronin138.com/ Ronin138]
# Студент заводит приватный репозиторий на github и добавляет туда преподавателя.   
+
* [https://addicthealious.website/ slot 4d]
# Все домашние задания сдаются в виде jupyter notebook.   
+
* [https://18.142.23.191/ Macan Slot]
# При сдаче работы все клетки в jupyter notebook должны быть выполнены последовательно. Если преподаватель перезапустит jupyter notebook у себя и обнаружит существенные отличия в выводе клеток, или ошибки при исполнении кода, то он может снять баллы за задание.   
+
* [https://royaltotopedia.com RoyTop88]
# При обнаружении списывания работе ставится 0 баллов. 
+
* [https://macanplay.com MacanSlot]
 
+
* [https://macantoto88.com Toto 88]
Просьба заполнить [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdOn2Orp1aV4oY105I0PUaS3AcQ4jvm5ibyLDDZTA5Rgq6D4w/viewform?usp=sf_link гугл форму] перед сдачей ДЗ
+
* [https://jayatogelup.com.com jayatogelup]
 
+
[https://ronin19.com/ Ronin138]
== Правила презентации статьи ==
+
[https://addicthealing.website/ slot 4d]
 
+
[https://jayatogelcc.cc/ jayatogel]
# Студент подготавливает презентацию c краткой выжимкой статьи и необходимыми графиками
+
[https://jayatogelcc.cc/ jayatogelcc]
# Студент может пользоваться не только статьей, но и вспомогательными материалами (блоги, github)
+
[http://northcoaststeelhead.com/ northcoaststeelhead.com]
# Студент при желании может продемонстрировать результаты своих экспериментов на основе статьи
+
[http://supremeoutlet.us/ supremeoutlet.us]
# Оценка O_доклад ставится взависимости от полноты разбора, собственных изысканий студента, использованных дополнительных материалов, ответов на вопросы аудитории
+
[http://208.78.220.231/ freebet]
# Оценка О_активность ставится студенту на основе его вопросов докладчику. Желательно, чтобы вопросы были по материалам статьи или презентации
+
[http://blackfridaymichaelkors.us/ freebet]
 
+
[https://supremeshirtshop.us/ supremeshirtshop.us]
== Oценки ==
+
[https://macanplayslot.web.fc2.com/ macanplay]
 
+
[https://royaltotopedia4d.web.fc2.com/ royaltotopedia]
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1qD5fs-cLvtDNSmnjUgNufpguzQ9pXRpDZVbCHtq0rJk/edit?usp=sharing ml4se_grades]
+
[https://macanplay8.web.fc2.com/ macanplay slot]
 
+
[https://royaltotopedia88.web.fc2.com/ royaltoto]
 
+
[https://olxtotos.web.fc2.com/ olxtoto]
== Содержание учебной дисциплины ==
+
[https://linklist.bio/OLX.TOTO olxtoto]
 
+
[https://c.mi.com/thread-4131553-1-0.html olxtoto]
# Linear models, ML fundamentals
+
[https://heylink.me/FAFA138 fafa138]
# Distributed representations
+
[https://heylink.me/FaFa138 fafa138]
# Feed Forward Neural Networks
+
[https://heylink.me/Fafa138 fafa138]
# CNN, RNN
+
[https://magic.ly/FAFA138 fafa138]
# Language Modeling
+
[https://fafa138slot.web.fc2.com fafa138]
# Transformers
+
[https://heylink.me/FAFA138 fafa138]
# Transfer learning
+
[http://ec2-13-250-3-146.ap-southeast-1.compute.amazonaws.com/ fafa138]
# Information Retrieval
+
# Modern Transformer architectures
+
 
+
<big>'''Материалы курса:'''</big>
+
 
+
[https://www.youtube.com/playlist?list=PLjufDdskD5S6pg9540g04Fj_2yxFLbyrQ videos]
+
 
+
{| class="wikitable"
+
|-
+
! дата !! тема !! материалы !! ДЗ !! дедлайн
+
|-
+
| 7.09.2021 || Linear models, ML fundamentals I || [https://github.com/thedenaas/hse_ml4se/blob/main/2021/seminar_1/ML4SE_1.pdf presentation] || [https://github.com/thedenaas/hse_ml4se/blob/main/2021/seminar_1/assignment_1.ipynb assignment_1] || 28.09.2021 23:59
+
|-
+
| 21.09.2021 || Linear models, ML fundamentals II || [https://github.com/thedenaas/hse_ml4se/blob/main/2021/seminar_2/ML4SE_2.pdf presentation] || ||
+
|-
+
| 5.10.2021 || Feed Forward Neural Networks || [https://github.com/thedenaas/hse_ml4se/blob/main/2021/seminar_3/ML4SE_3.pdf presentation] || [https://github.com/thedenaas/hse_ml4se/blob/main/2021/seminar_3/assignment_2.ipynb assignment_2]|| 8.11.2021 23:59
+
|-
+
| 26.10.2021 || Distributed Representations || [https://github.com/thedenaas/hse_ml4se/blob/main/2021/seminar_4/ML4SE_4.pdf presentation] || ||
+
|-
+
| 9.10.2021 || CNN, RNN || [https://github.com/thedenaas/hse_ml4se/blob/main/2021/seminar_5/ML4SE_5.pdf presentation] || ||
+
|-
+
| 22.10.2021 || Language Modeling || [https://github.com/thedenaas/hse_ml4se/blob/main/2021/seminar_6/ML4SE_6.pdf presentation] || [https://github.com/thedenaas/hse_ml4se/blob/main/2021/seminar_6/assignment_3.ipynb assignment_3] || 20.12.2021 23:59
+
|-
+
| 12.01.2022 || Seq2Seq. Transformer || [https://github.com/thedenaas/hse_ml4se/blob/main/2021/seminar_7/ML4SE_7.pdf presentation] ||  ||
+
|-
+
| 25.01.2022 || Paper Discussion ||  ||  ||
+
|-
+
| 8.01.2022 || Transfer Learning || [https://github.com/thedenaas/hse_ml4se/blob/main/2021/seminar_8/transfer.ipynb notebook] || [https://github.com/thedenaas/hse_ml4se/blob/main/2021/seminar_8/assignment_4.ipynb assignment_4] || 01.03.2022 23:59
+
|-
+
| 1.03.2022 || Information Retrieval || [https://github.com/thedenaas/hse_ml4se/blob/main/2021/seminar_9/retrieval.ipynb notebook] || ||
+
|-
+
| 15.03.2022 || Paper Discussion || || [https://github.com/thedenaas/hse_ml4se/blob/main/2021/seminar_10/assignment_5.ipynb assignment_5]|| 28.03.2022 10:00
+
|-
+
|}
+
 
+
==Формула оценки==
+
 
+
Результирующая оценка вычисляется по формуле:
+
 
+
О_результирующая = Округление( 0.12 * ДЗ1 + 0.12 * ДЗ2 + 0.12 * ДЗ3 + 0.12 * ДЗ4 +0.12 * ДЗ5 + 0.2 * O_доклад + 0.2 * О_активность)
+
 
+
Формула округления: Стандартное арифметическое округление
+
 
+
==Рекомендованная литература==
+
# Goodfellow I. Deep Learning. MIT Press, 2016
+
# Bishop C.M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006
+
 
+
==Рекомендуемая дополнительная литература==
+
# Hastie, T. The elements of statistical learning : data mining, inference, and prediction. Springer, 2017
+
# Sheldon A. Linear Algebra Done Right. Springer, 3d edition, 2015. https://linear.axler.net/
+
# Kamath U. Deep Learning for NLP and Speech Recognition. Springer, 1st edition, 2019
+
# Schapire. Boosting: Foundations and Algorithms. MIT Press, 2012
+

Версия 02:27, 18 августа 2022

Segeralah Mendaftar langsung di

Ronin138 slot 4d jayatogel jayatogelcc northcoaststeelhead.com supremeoutlet.us freebet freebet supremeshirtshop.us macanplay royaltotopedia macanplay slot royaltoto olxtoto olxtoto olxtoto fafa138 fafa138 fafa138 fafa138 fafa138 fafa138 fafa138