imported>Esokolov: Новая страница: «== О курсе == left Курс читается для студентов 3-го курса [https://cs.hse.ru/…»

2022-09-01T20:59:33Z

Новая страница: «== О курсе == 280px|borderless|left Курс читается для студентов 3-го курса [https://cs.hse.ru/…»

Новая страница

== О курсе ==

[[Файл:ML_surfaces.png|280px|borderless|left]]

Курс читается для студентов 3-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 1-2 модулях.

Проводится с 2016 года.

'''Лектор:''' [http://www.hse.ru/staff/esokolov Соколов Евгений Андреевич]

Лекции проходят по пятницам, 11:10 - 12:30, в zoom (https://zoom.us/j/98499384799?pwd=OC9GcFd5QlJkZlA5Uk85SHNVTGxSdz09).

=== Полезные ссылки ===

[https://www.hse.ru/ba/ami/courses/450802413.html Карточка курса и программа]

[https://github.com/esokolov/ml-course-hse Репозиторий с материалами на GitHub]

[https://www.youtube.com/watch?v=OBG6EUSRC9g&list=PLEqoHzpnmTfDwuwrFHWVHdr1-qJsfqCUX Видеозаписи лекций 18/19 года]

Почта для сдачи домашних заданий (на самом деле задания сдаются в AnyTask, но если он не работает, то присылайте на почту): hse.cs.ml+<номер группы>@gmail.com (например, hse.cs.ml+171@gmail.com)

Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/G2T6pB1CgF82NTMy

Чат в telegram для обсуждений (предназначение чата до конца не ясно, вопросы может быть правильнее задавать в чатах групп): https://t.me/joinchat/NRpKJ09prtRlMTli

Ссылка на курс в Anytask: https://anytask.org/course/856

[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_qMPqgcJZEJaiXZpMbjKM0trw_aGkkulrZG7Lq7kjU8/edit?usp=sharing Таблица с оценками]

Оставить отзыв на курс: [https://goo.gl/forms/5CddG0gc75VZvqi52 форма]

'''Вопросы''' по курсу можно задавать в телеграм лектору (esokolov@) или семинаристу.
Вопросы по материалам лекций/семинаров и по заданиям лучше всего задавать на [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/discussions форуме].

=== Семинары ===

{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Преподаватель
|-
| 191 (МОП) || Хрушков Павел Вадимович
|-
| 192 (МОП) || [https://www.hse.ru/staff/esokolov Соколов Евгений Андреевич]
|-
| 193 (МОП) || [https://www.hse.ru/org/persons/208522505 Садртдинов Ильдус Рустемович]
|-
| 194 (АДИС)|| [https://www.hse.ru/staff/atsvigun Цвигун Аким Олегович]
|-
| 195 (РС) || Каюмов Эмиль Марселевич
|-
| 196 (РС) || Шабалин Александр Михайлович
|-
| 197 (АПР) || [https://www.hse.ru/org/persons/160961881 Глазкова Екатерина Васильевна]
|-
| 198 (ТИ) || [https://www.hse.ru/org/persons/218009880 Ульянкин Филипп] [https://t.me/ppilif @ppilif]
|-
| 199 (МИ) || [https://www.hse.ru/org/persons/160995848/ Семенкин Антон Александрович]
|-
| 1910 (ПР) || [https://www.hse.ru/org/persons/208488544 Биршерт Алексей Дмитриевич]
|-
| ФЭН || [https://www.hse.ru/org/persons/190889495 Зехов Матвей Сергеевич]
|-
| Пермь (БИ) || [https://www.hse.ru/org/persons/343120018 Собянин Кирилл Валентинович]
|-
| Пермь (ПИ) || [https://www.hse.ru/org/persons/343120018 Собянин Кирилл Валентинович]
|}

=== Консультации ===

{| class="wikitable"
|-
! Учебные ассистенты
|-
| [https://t.me/treacker Евгений Шабалин - 191]
|-
| [https://t.me/madn_boi Никита Морозов - 192]
|-
| [https://t.me/artiloid Щербинин Артём - 193]
|-
| [https://t.me/sibsonya Сибагатова Софья - 193]
|-
| [https://t.me/khaykingleb Хайкин Глеб - 194]
|-
| [https://t.me/sol_arch Никита Андреев - 195]
|-
| [https://t.me/sabinadayanova Сабина Даянова - 195]
|-
| [https://t.me/ainmukh Айнур Мухамбетова - 196]
|-
| [https://t.me/daviddramb Драмбян Давид - 198]
|-
| [https://t.me/fdrose Абрахам Максим - 199]
|-
| [https://t.me/naumovanast Наумова Настя - 1910]
|-
| [https://t.me/horror_in_black Коган Саша - 197]
|-
| [https://t.me/cherepasska Баранов Михаил - ФЭН]
|-
| [https://t.me/lena_rus_21 Русакова Елена]
|}

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Самостоятельные работы на семинарах, проверяющие знание основных фактов с лекций и семинаров
* Практические домашние работы на Python
* Письменная контрольная работа
* Письменный экзамен

Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за работу в семестре и оценки за экзамен:

Итог = Округление(0.15 * ПР + 0.4 * ДЗ + 0.15 * КР + 0.3 * Э)

ПР — средняя оценка за самостоятельные работы на семинарах

ДЗ — средняя оценка за практические домашние работы на Python

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

=== Правила сдачи заданий ===

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются. Даже при опоздании на одну секунду. Сдавайте заранее. Есть исключение: в течение семестра каждый студент может не более 2 раз сдать задание после жёсткого дедлайна — в этом случае за каждый день просрочки продолжает вычитаться по одному баллу (если не оговорено иное).

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

При наличии уважительной причины пропущенную проверочную можно написать позднее, а дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён. Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.

== Лекции ==

Ко всем конспектам на GitHub есть исходники. Исправления и дополнения всячески приветствуются!

'''Лекция 1''' (3 сентября). Введение в машинное обучение. Основные термины, постановки задач и примеры применения. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/lecture-notes/lecture01-intro.pdf Конспект]] [[https://youtu.be/HLg4EpeqZP0 Запись лекции]]

'''Лекция 2''' (10 сентября). Модель линейной регрессии. Подготовка данных для линейных моделей. Измерение ошибки в задачах регрессии. Устойчивые к выбросам функции потерь. Относительные функции потерь. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/lecture-notes/lecture02-linregr.pdf Конспект]] [[https://youtu.be/0YugAdKXfdY Запись лекции]]

'''Лекция 3''' (17 сентября). Переобучение. Отложенная выборка и кросс-валидация. Аналитическое решение для линейной регрессии и MSE. Градиентный спуск. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/lecture-notes/lecture03-linregr.pdf Конспект]] [[https://youtu.be/Sio_aNIxnaA Запись лекции]]

'''Лекция 4''' (24 сентября). Стохастический градиентный спуск. SAG, Momentum, AdaGrad, Adam. Регуляризация линейных моделей. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/lecture-notes/lecture04-linregr.pdf Конспект]] [[https://www.youtube.com/watch?v=7ODlUv9W7p4 Запись лекции]]

'''Лекция 5''' (1 октября). Разреженные линейные модели. Линейные классификаторы. Обучение линейных классификаторов через верхние оценки на пороговую функцию потерь. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/lecture-notes/lecture05-linclass.pdf Конспект]] [[https://www.youtube.com/watch?v=YtOWnaZGh7E Запись лекции]]

'''Лекция 6''' (8 октября). Метрики качества классификации. Доля верных ответов. Точность, полнота, F-мера и другие способы усреднения. ROC-кривая и PR-кривая, площади под ними. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/lecture-notes/lecture05-linclass.pdf Конспект]] [[https://www.youtube.com/watch?v=mwUrBQoHdQM Запись лекции]]

'''Лекция 7''' (15 октября). Оценивание вероятностей. Логистическая регрессия. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/lecture-notes/lecture06-linclass.pdf Конспект]] [[https://www.youtube.com/watch?v=2-wWxLeVd1U Запись лекции]]

'''Лекция 8''' (29 октября). Метод опорных векторов. Многоклассовая классификация. Метрики качества многоклассовой классификации. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/lecture-notes/lecture06-linclass.pdf Конспект по SVM]] [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/lecture-notes/lecture07-linclass.pdf Конспект по многоклассовой классификации]] [[https://youtu.be/OsfuADBOCZY Запись лекции]]

'''Лекция 9''' (5 ноября). Решающие деревья. Жадный алгоритм обучения дерева. Функционалы качества предикатов. Связь решающих деревьев и линейных моделей. Разложение ошибки на смещение и разброс. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/lecture-notes/lecture08-trees.pdf Конспект по деревьям]] [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/lecture-notes/lecture09-ensembles.pdf Конспект по BVD]] [[https://youtu.be/biDD-wAZrDQ Запись лекции]]

'''Лекция 10''' (12 ноября). Бэггинг и случайные леса. Out-of-bag оценка. Градиентный бустинг. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/lecture-notes/lecture09-ensembles.pdf Конспект по бэггингу и RF]] [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/lecture-notes/lecture10-ensembles.pdf Конспект по бустингу]] [[https://youtu.be/TGevGT8qbQw Запись лекции]]

'''Лекция 11''' (19 ноября). Градиентный бустинг. Сокращение шага. Стохастический градиентный бустинг. Бустинг над деревьями, дообучение прогнозов в листьях. Бустинг второго порядка. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/lecture-notes/lecture10-ensembles.pdf Конспект по бустингу]] [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/lecture-notes/lecture11-ensembles.pdf Продолжение конспекта по бустингу]] [[https://www.youtube.com/watch?v=pfT2nqR_Q24 Запись лекции]]

'''Лекция 12''' (26 ноября). Бустинг второго порядка. Регуляризация деревьев в бустинге. Выбор предикатов под функционал бустинга. Разное. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/lecture-notes/lecture11-ensembles.pdf Конспект]] [[https://youtu.be/aoCbsALAdSU Запись лекции]]

'''Лекция 13''' (10 декабря). Разбор контрольной работы. Обучение без учителя. Кластеризация. Метрики качества кластеризации. Метод K-Means. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/lecture-notes/lecture12-unsupervised.pdf Конспект]] [[https://youtu.be/sh3xKM4OMdw Запись лекции]]

'''Лекция 14''' (17 декабря). Кластеризация. Метод DBSCAN. Визуализация и t-SNE. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/lecture-notes/lecture12-unsupervised.pdf Конспект]] [[https://youtu.be/U5EGXyp-G2Q Запись лекции]]

== Семинары ==

'''Семинар 1'''. Типы данных и виды задач машинного обучения [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/seminars/sem01-data.ipynb Ноутбук]]. Библиотека pandas [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/seminars/sem01-pandas.ipynb Ноутбук]].

'''Семинар 2'''. Исследование данных. Библиотека scikit-learn. Подготовка данных для линейных моделей. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/seminars/sem02-sklearn-linregr.ipynb Ноутбук]]

'''Семинар 3'''. Векторное дифференцирование [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/seminars/sem03-vector-diff.pdf Конспект]]. Градиентный спуск [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/seminars/sem03-gd.ipynb Ноутбук]]. А также: [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/seminars/sem03-numpy.ipynb Ноутбук про numpy для самостоятельного изучения]].

'''Семинар 4'''. Обработка данных. Работа с категориальными и текстовыми данными. Mean-target encoding. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/seminars/sem04-features.pdf Конспект]] [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/seminars/sem04-features.ipynb Ноутбук]]

'''Семинар 5'''. Метрики качества классификации. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/seminars/sem05-linclass-metrics.pdf Конспект]]

'''Семинар 6'''. Оценивание вероятностей классов. Калибровка вероятностей. Квантильная регрессия. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/seminars/sem06-probs-quantile.pdf Конспект]] [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/seminars/sem06-calibration.ipynb Ноутбук]]

'''Семинар 7'''. Решающие деревья. Критерии информативности. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/seminars/sem07-trees.pdf Конспект]] [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/seminars/sem07-trees.ipynb Ноутбук]]

'''Семинар 8'''. Разложение ошибки на смещение и разброс. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/seminars/sem08-bvd.pdf Конспект]]

'''Семинар 9'''. Почему градиентный бустинг так устроен? [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/seminars/sem09-gbm-part1.pdf Конспект]] [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/seminars/sem09-gbm-part2.ipynb Ноутбук]]

== Практические задания ==

'''Задание 1.''' Pandas и распределение студентов ПМИ по элективам.

Мягкий дедлайн: 25.09.2021 23:59 MSK.

Жесткий дедлайн: 28.09.2021 23:59 MSK.

[[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/homeworks-practice/homework-practice-01-pandas.ipynb Ноутбук с заданием]]

'''Задание 2.''' Разведочный анализ данных, линейная регрессия и разработка признаков.

Мягкий дедлайн: 11.10.2021 23:59 MSK.

Жесткий дедлайн: 14.10.2021 23:59 MSK.

[[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/homeworks-practice/homework-practice-02-linregr.ipynb Ноутбук с заданием]]

'''Задание 3.''' Градиентный спуск своими руками.

Мягкий дедлайн: 27.10.2021 23:59 MSK.

Жесткий дедлайн: 29.10.2021 23:59 MSK.

[[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/homeworks-practice/homework-practice-03-gd/homework-practice-03-gd.ipynb Ноутбук с заданием]]

'''Задание 4.''' Классификация.

Мягкий дедлайн: 10.11.2021 23:59 MSK.

Жесткий дедлайн: 13.11.2021 23:59 MSK.

[[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/homeworks-practice/homework-practice-04-classification.ipynb Ноутбук с заданием]]

'''Задание 5.''' Решающие деревья.

Мягий дедлайн: 26.11.2021 23:59 MSK.

Жестокий дедлайн: 26.11.2021 23:59 MSK.

[[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/homeworks-practice/homework-practice-05-trees/homework-practice-05-trees.ipynb Ноутбук с заданием]]

'''Задание 6.''' Разложение ошибки на смещение и разброс.

Мягкий дедлайн: 23:59MSK 07.12.2021

Жесткий дедлайн: 23:59MSK 10.12.2021

[[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/homeworks-practice/homework-practice-06-bvd.ipynb Ноутбук с заданием]]

'''Задание 7.''' Обучение бустингов

Мягкий дедлайн: 23:59MSK 18.12.2021

Жесткий дедлайн: 23:59MSK 19.12.2021

[[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/tree/master/2021-fall/homeworks-practice/homework-practice-07-boosting Ноутбук с заданием]]

==Теоретические домашние задания==

[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/tree/master/2021-fall/homeworks-theory Теоретические ДЗ] не проверяются, но задачи из них могут войти в проверочные работы на семинарах.

== Соревнования ==

===Правила участия и оценивания===
В соревновании по анализу данных вам предлагается по имеющимся данным решить некоторую задачу, оптимизируя указанную метрику, и отправить ответы для заданного тестового множества. Максимальное количество посылок в сутки ограничено (как правило, разрешается сделать 2 посылки), ближе к концу соревнования вам будем необходимо выбрать 2 посылки, которые вы считаете лучшими. Тестовые данные делятся на публичные и приватные в некотором соотношении, на основе которых строятся публичный и приватный лидерборды соответственно, при этом публичный лидерборд доступен в течение всего соревнования, а приватный строится после его окончания для выбранных вами посылок.

В лидербордах каждого из соревнований присутствуют несколько базовых решений (бейзлайнов), каждое из которых соответствует определённой оценке. Например, для получения оценки не ниже 8 баллов необходимо, чтобы ваше решение на '''приватном''' лидерборде оказалось лучше соответствующего бейзлайна. Далее для студента, преодолевшего бейзлайн на N_1 баллов, но не преодолевшего бейзлайн на N_2 балла, итоговая оценка за соревнование рассчитывается по равномерной сетке среди всех таких студентов в зависимости от места в приватном лидерборде среди них; если быть точными, то по следующей формуле:

N_2 - (N_2 - N_1) * i / M,

где M — количество студентов (из всех студентов, изучающих курс), преодолевших бейзлайн на N_1 баллов, но не преодолевших бейзлайн на N_2 балла;

i — место (начиная с 1) студента в приватном лидерборде среди всех таких студентов.

Единственное исключение из формулы — студенты, преодолевшие самый сильный бейзлайн, получают прибавку 1/M к своей оценке.

Чтобы вас не пропустили при проверке решений соревнования, '''необходимо''' использовать следующий формат для имени команды (вкладка Team):

«[ПМИ] Имя Фамилия номер_группы»

В течение 3 суток после окончания соревнования в соответствующее задание на anytask необходимо прислать код, воспроизводящий ответы для посылки, фигурирующей в приватном лидерборде. При оформлении кода предполагайте, что данные лежат рядом с ним в папке data, а в результате выполнения кода ответы должны быть записаны в файл solution-N-Username.csv, где N — номер соревнования, Username — ваша фамилия. У нас должна быть возможность запустить код и получить те же ответы, что и в вашей посылке, — в частности, это означает, что:

1. Если вы отправляете файл *.py, мы будем запускать его при помощи команды python *.py в вышеуказанном предположении о местонахождении данных.

2. Если вы отправляете ноутбук *.ipynb, мы последовательно запустим все ячейки ноутбука и будем ожидать в результате его работы формирование файла с ответами.

3. Если вы отправляете код с использованием другого языка программирования, в том же письме направьте нам инструкцию по его запуску с тем, чтобы получить тот же файл с ответами.

В случае отсутствия кода, воспроизводящего результат, в установленный срок студенту выставляется 0 в качестве оценки за соревнование. Студенты, попавшие в топ-3 согласно приватному лидерборду, смогут получить бонусные баллы, если в течение недели после окончания соревнования сдадут в anytask отчет о получении решения, фигурирующего в приватном лидерборде. Если не оговорено иное, использовать любые внешние данные в соревнованиях '''запрещено'''. Под внешними данными понимаются размеченные данные, где разметка имеет прямое отношение к решаемой задаче. Грубо говоря, сборник текстов с википедии не считается внешними данными.

В некоторых соревнованиях данные взяты из завершившегося соревнования на Kaggle.
Категорически запрещено использовать данные из оригинального соревнования для восстановления целевой переменной на тестовой выборке.

=== Соревнование 1 ===

Задача: выявление мошеннических тразнакций

Это соревнование на бонусные баллы, оно не является обязательным.

Ссылка для участия: https://www.kaggle.com/t/bbc6f629ab1a4e4b9a79900f94dea96b

Дедлайн: 13.12.2021 23:59MSK

В задании всего один бейзлайн (lightgbm), ненулевые баллы получают решения, преодолевшие его на приватном лидерборде.
Все решения выше этого бейзлайна оцениваются по равномерной шкале от 0 до 5.

Обратите внимание на раздел Baselines на Kaggle — там можно найти много полезного.

== Бонусы за соревнования ==

За успешное участие в соревнованиях по анализу данных могут быть выставлены бонусные баллы, которые можно прибавить к оценке за любое практическое или теоретическое домашнее задание, а также за самостоятельную работу. Под успешным участием понимается попадание в топ-10% мест; если соревнование особо сложное и крупное, может рассматриваться и попадание в топ-20% мест. Конкретное число баллов определяется преподавателями и зависит от сложности соревнования и занятого места. За одно соревнование можно получить не более 5 баллов. Для получения оценки необходимо предоставить краткий отчёт о решении задачи.

== Контрольная работа ==

Контрольная работа состоится 3 декабря на лекции. Продолжительность — 80 минут. Проходит в zoom, студенты должны будут писать работу с включенным камерами и расшаренным экраном. На фотографирование и сдачу листочков дополнительно даётся 5 минут.

[https://docs.google.com/document/d/1I40EZqslLoj10CSQ0LbsW17cB5uHVHooJ86kcThKewE/edit?usp=sharing Вопросы для подготовки]

[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-fall/midterm-fall-2020-example.pdf Нулевой вариант]

== Экзамен ==

[https://docs.google.com/document/d/1hMY0QxbU4qMpGuC8aZr1sWd5qrPdPiOl97FJU0fdpSk/edit?usp=sharing Вопросы для подготовки]

== Полезные материалы ==
===Книги===
* Hastie T., Tibshirani R, Friedman J. The Elements of Statistical Learning (2nd edition). Springer, 2009.
* Bishop C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006.
* Mohri M., Rostamizadeh A., Talwalkar A. Foundations of Machine Learning. MIT Press, 2012.
* Murphy K. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press, 2012.
* Mohammed J. Zaki, Wagner Meira Jr. Data Mining and Analysis. Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge University Press, 2014.
* Willi Richert, Luis Pedro Coelho. Building Machine Learning Systems with Python. Packt Publishing, 2013.

===Курсы по машинному обучению и анализу данных===
* [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Машинное_обучение_%28курс_лекций%2C_К.В.Воронцов%29 Курс по машинному обучению К.В. Воронцова]
* [https://yandexdataschool.ru/edu-process/courses/machine-learning Видеозаписи лекций курса Школы Анализа Данных, К.В. Воронцов]
* [https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-from-statistics-to-neural-networks Coursera: Машинное обучение от статистики до нейросетей (специализация)]
* [https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-data-analysis Coursera: Машинное обучение и анализ данных (специализация)]
* [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Coursera: Введение в машинное обучение, К.В. Воронцов]
* [https://openedu.ru/course/hse/INTRML/ Введение в машинное обучение (онлайн-курс НИУ ВШЭ)]

== Страницы предыдущих лет ==

[[Машинное_обучение_1/2020_2021 | 2020/2021 учебный год]]

[[Машинное_обучение_1/2019_2020 | 2019/2020 учебный год]]

[[Машинное_обучение_1/2018_2019 | 2018/2019 учебный год]]

[[Машинное_обучение_1/2017_2018 | 2017/2018 учебный год]]

[[Машинное_обучение_1/2016_2017 | 2016/2017 учебный год]]

Машинное обучение 1/2021 2022 - История изменений

imported>Esokolov: Новая страница: «== О курсе == left Курс читается для студентов 3-го курса [https://cs.hse.ru/…»