imported>Ssverdlova: Migrated current public revision from wiki.cs.hse.ru

2025-01-09T17:09:40Z

Migrated current public revision from wiki.cs.hse.ru

Новая страница

== О курсе ==
Курс читается для студентов 1-го курса ПМИ (ИИ360) во 2 модуле.

'''Лектор''': Алексей Зайцев, Руководитель внешних академических исследований в блоке риски «Сбера»

'''Распределение часов по курсу:''' 28 часов в 2 модуле (14 часов лекций, 14 часов семинаров)

'''Цель курса''' «Введение в статистику и машинное обучение» — познакомить учащихся с основными методами статистики и машинного обучения, а также с ключевыми библиотеками Python (NumPy, Pandas, Matplotlib) для анализа данных. Программа охватывает теорию вероятностей, оценивание параметров, линейные и логистические модели, основы нейронных сетей и архитектуру Трансформер. Факультатив поможет подготовиться к исследовательским проектам и обязательным курсам по ML на втором курсе.

'''Задачи дисциплины:'''
* Погружение в основные библиотеки Python для работы с данными и построения визуализаций (NumPy, Pandas, Matplotlib);
* Применение теории вероятностей и статистических методов для анализа и интерпретации данных;
* Решение оптимизационных задач, характерных для машинного обучения, с использованием методов градиентного спуска;
* Применение линейных и логистических моделей для анализа и обработки данных в реальных задачах;
* Разработка и настройка нейронных сетей для анализа сложных данных, включая использование сверточных сетей, методов регуляризации и dropout;
* Реализация моделей на основе архитектуры Трансформеров с применением механизмов внимания.

Оценивание включает домашние задания, midterm-экзамен и устный финальный экзамен.

=== Полезные ссылки ===
'''[https://t.me/+oTPKa-l4Bp0xNzVi Телеграм-канал курса]'''

[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1tqk5u-mzgVF2Ig7A0kCSeJDh-DjlTxAaM2S431pEhE8/edit?usp=sharing Разделение по группам на факультативе]

[https://t.me/c/2449298363/5 Расписание пар]

=== Записи занятий ===
{| class="wikitable"
|-
! !! Дата!! Ссылка
|-
| Занятие 1 || 06.11.2024 ||
https://disk.yandex.ru/d/SNs4TmYBdckmvQ
|-
| Занятие 2 || 11.11.2024 ||
https://disk.yandex.ru/d/cdQkvU6AwPrSdA
|-
| Занятие 3 || 18.11.2024 ||
https://disk.yandex.ru/d/gfVohmylNMrcdg
|-
| Занятие 4 || 25.11.2024 ||
https://disk.yandex.ru/d/qUo7R_3P8Il5tQ
|-
| Занятие 5 || 02.12.2024 ||
https://disk.yandex.ru/d/4Mqa9k3bLaBk0w
|-
| Занятие 6 || 09.12.2024 ||
https://disk.yandex.ru/d/Tbaz9M_gw7U2wA
|-
| Занятие 7 || 16.12.2024 ||
https://disk.yandex.ru/d/cxLZEopf-FGxyw
|}

=== Содержание дисциплины ===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Раздел!! Тема
|-
| 1 || Введение в Python для машинного обучения ||
* Основы Python для машинного обучения
* Введение в библиотеки: NumPy, Pandas, Matplotlib
* Исследование данных и визуализация

|-
| 2 || Основы теории вероятностей ||
* Дискретная теория вероятности
* Статистики: среднее, медиана, мода, дисперсия и стандартное отклонение
* Введение в основные распределения
* Распределение Бернулли
* Биномиальное распределение
* Нормальное распределение
|-
| 3 || Основы математической статистики ||
* Оценивание параметров
* Оценки среднего и дисперсии
* Свойства оценок
|-
| 4 || Основы оптимизации для машинного обучения ||
* Градиентный спуск
* Методы второго порядка

|-
| 5 || Классическое машинное обучение
||
* Обобщенные линейные модели
* Линейная регрессия
* Логистическая регрессия
* Переобучение
* Регуляризация

|-
| 6 || Основы нейронных сетей
||
* Основы нейронных сетей: персептроны и функции активации
* Прямое и обратное распространение ошибок
* Введение в глубокое обучение: сверточные нейронные сети (CNN)
|-
|-
| 7 || Механизм внимания
||
* Как устроены большие языковые модели
* Архитектура трансформер
* Основные концепции: фильтры, пулинг, функции активации
* Техники регуляризации: dropout и L2-регуляризация

|}

== Преподаватели ==
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Группа !! Преподаватель !! Время занятия
|-
| Лекции || Алексей Зайцев || 18:10 - 19:30
|-
| 1 || Аркадий Алиев || 19:40 - 21:00
|-
| 2 || Александр Кудряшов || 19:40 - 21:00

Введение в статистику и машинное обучение - История изменений

imported>Ssverdlova: Migrated current public revision from wiki.cs.hse.ru