Современные методы машинного обучения (курс майнора) 2017/2018

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Версия от 18:03, 29 сентября 2018; Zimovnov (обсуждение | вклад)

(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск

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.
  • Коллоквиум (письменная контрольная) в конце 1 модуля.
  • Экзамен.

Оценка вычисляется по следующим формулам:

ИТОГ = 0.7 * НАКОПЛЕННАЯ + 0.3 * ЭКЗАМЕН

НАКОПЛЕННАЯ = 0.1 * ПРОВЕРОЧНЫЕ + 0.7 * 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).

Таблица с оценками

Обратная связь

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

По этой ссылке можно оставить анонимный отзыв или предложение для курса: https://goo.gl/forms/eyYRTv379a9mj7Tr2

Канал в Телеграме с важными объявлениями: https://t.me/mml2017

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

Семинарские группы

Списки групп

Учебный процесс

Лекции

1 модуль

Лекция 1 (7 сентября, сдвоенная). Метод опорных векторов, ядра. Слайды.

Лекция 2 (21 сентября). Методы оптимизации. Слайды.

Лекция 3 (28 сентября). Градиентный бустинг. Слайды.

Лекция 4 (5 октября). Нейронные сети. Слайды.

Лекция 5 (12 октября). Сверточные сети (введение). Слайды.

Лекция 6 (19 октября). Сверточные сети (продолжение), рекуррентные сети (введение) Слайды.

2 модуль

Лекция 1 (2 ноября, сдвоенная). Рекуррентные сети (продолжение), консультация перед колоквиумом. Слайды.

Лекция 2 (9 ноября, сдвоенная). Коллоквиум. Примеры работы с большими данными. Слайды.

Лекция 3 (16 ноября, сдвоенная). Основные определения прикладной статистики. Проверка гипотез. Слайды 1. Слайды 2.

Лекция 4 (30 ноября, сдвоенная). Зависимости. Линейная регрессия. Временные ряды. Слайды 1. Слайды 2. Слайды 3.

Коллоквиум

Программа коллоквиума: https://docs.google.com/document/d/1QhsS3XiO3aqva0fZsvHZd44n4qoJaur7Hm37XDSk2b4/edit?usp=sharing

Распределение вопросов: https://docs.google.com/spreadsheets/d/18dOA9QxFyumaNUkhOdaIg4gvhTqxQst_HC7i0uMTC5w/edit?usp=sharing

Коллоквиум (письменный) пройдет 9 ноября в 12:10 в лекционной аудитории.

Оценки за коллоквиум.

Домашние задания

Условия сдачи смотрите на странице группы или уточняйте у своих семинаристов. Штраф за каждый день просрочки - 1 (из 10) балл.

Страницы групп

Экзамен

Экзамен (письменный) пройдет 21 декабря в аудитории 5307 в 15:00.

Программа экзамена: https://docs.google.com/document/d/121eSSLYoZDTPzNxmJL5TBP1RmgGrlS7FufQOzdPTmjg/edit?usp=sharing

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)_2017/2018&oldid=29554»