imported>Zimovnov: /* Учебный процесс */

2018-09-29T15:03:44Z

Учебный процесс

Новая страница

== О курсе ==

=== Программа ===

Официальная программа появится после ее утверждения. Пока можно посмотреть [https://docs.google.com/document/d/1uMhS8SMqsZLtaOib-2OVvgG1K3wnBfkhLFqBh_78N5c/edit?usp=sharing 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).

[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1ly3c1qjaDDOYW-u7za1Gqm_EYRM6qUjnF0ARjvaT570/edit?usp=sharing 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 ===

[https://www.dropbox.com/s/uxmzwo1pudb0f29/%D0%A1%D0%BF%D0%B8%D1%81%D0%BE%D0%BA%20%D0%B3%D1%80%D1%83%D0%BF%D0%BF.xlsx?dl=0 Списки групп]

== Учебный процесс ==

=== Лекции ===

====1 модуль====

Лекция 1 (7 сентября, сдвоенная). Метод опорных векторов, ядра. [https://github.com/ZEMUSHKA/mml-minor/blob/2017/lectures/lecture1.pdf Слайды.]

Лекция 2 (21 сентября). Методы оптимизации. [https://github.com/ZEMUSHKA/mml-minor/blob/2017/lectures/lecture2.pdf Слайды.]

Лекция 3 (28 сентября). Градиентный бустинг. [https://github.com/ZEMUSHKA/mml-minor/blob/2017/lectures/lecture3.pdf Слайды.]

Лекция 4 (5 октября). Нейронные сети. [https://github.com/ZEMUSHKA/mml-minor/blob/2017/lectures/lecture4.pdf Слайды.]

Лекция 5 (12 октября). Сверточные сети (введение). [https://github.com/ZEMUSHKA/mml-minor/blob/2017/lectures/lecture5.pdf Слайды.]

Лекция 6 (19 октября). Сверточные сети (продолжение), рекуррентные сети (введение) [https://github.com/ZEMUSHKA/mml-minor/blob/2017/lectures/lecture6.pdf Слайды.]

==== 2 модуль ====

Лекция 1 (2 ноября, сдвоенная). Рекуррентные сети (продолжение), консультация перед колоквиумом. [https://github.com/ZEMUSHKA/mml-minor/blob/2017/lectures/lecture7.pdf Слайды.]

Лекция 2 (9 ноября, сдвоенная). Коллоквиум. Примеры работы с большими данными. [https://github.com/ZEMUSHKA/mml-minor/blob/2017/lectures/lecture8.pdf Слайды.]

Лекция 3 (16 ноября, сдвоенная). Основные определения прикладной статистики. Проверка гипотез. [https://github.com/ZEMUSHKA/mml-minor/blob/2017/lectures/lecture9.pdf Слайды 1.] [https://github.com/ZEMUSHKA/mml-minor/blob/2017/lectures/lecture10.pdf Слайды 2.]

Лекция 4 (30 ноября, сдвоенная). Зависимости. Линейная регрессия. Временные ряды. [https://github.com/ZEMUSHKA/mml-minor/blob/2017/lectures/lecture11.pdf Слайды 1.] [https://github.com/ZEMUSHKA/mml-minor/blob/2017/lectures/lecture12.pdf Слайды 2.] [https://github.com/ZEMUSHKA/mml-minor/blob/2017/lectures/lecture13.pdf 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.

[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1ly3c1qjaDDOYW-u7za1Gqm_EYRM6qUjnF0ARjvaT570/edit#gid=717293442 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 ===

* [[Современные методы машинного обучения (курс майнора) 2017/2018 ИАД1|ИАД1]]
* [[Современные методы машинного обучения (курс майнора) 2017/2018 ИАД1|ИАД2]]
* [[Современные методы машинного обучения (курс майнора) 2017/2018 ИАД3|ИАД3]]
* [[Современные методы машинного обучения (курс майнора) 2017/2018 ИАД4|ИАД4]]
* [[Современные методы машинного обучения (курс майнора) 2017/2018 ИАД5|ИАД5]]

=== 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 ===

* 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. [http://www.springer.com/br/book/9780387310732 первые главы]
* [http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf James, Witten, Hastie, Tibshirani — An Introduction to Statistical Learning]

=== Ресурсы ===

* [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 MachineLearning.ru]

Современные методы машинного обучения (курс майнора) 2017/2018 - История изменений

imported>Zimovnov: /* Учебный процесс */