Открыть меню
683
286
3
15 тыс.
Wiki - Факультет компьютерных наук
Переключить меню настроек
Открыть персональное меню
Вы не представились системе
Ваш IP-адрес будет виден всем, если вы внесёте какие-либо изменения.

Машинное обучение 2/2025 2026

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Версия от 16:40, 26 января 2026; imported>Ekononova (Migrated current public revision from wiki.cs.hse.ru)
(разн.) ← Предыдущая версия | Текущая версия (разн.) | Следующая версия → (разн.)

О курсе

borderless
borderless

Курс читается для студентов 3-го курса ПМИ ФКН ВШЭ в 3-4 модулях.

Проводится с 2016 года.

Лектор: Соколов Евгений Андреевич

Лекции проходят по пятницам, 11:10 - 12:30, в Zoom.




Полезные ссылки

Карточка курса и программа

Материалы

Репозиторий с материалами на GitHub

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+161@gmail.com)

Канал в telegram для объявлений: https://t.me/+fQXk5j3UAjdiZGZi

Чат в telegram для обсуждений (предназначение чата до конца не ясно, вопросы может быть правильнее задавать в чатах групп): https://t.me/+GvIPXSiB1MtiNjVi

Ссылка на курс в Anytask:

[Таблица с оценками]

Плейлист с записями занятий

Оставить отзыв на курс:

Вопросы по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм лектору (esokolov@) или семинаристу. Вопросы по материалам лекций/семинаров и по заданиям лучше всего оформлять в виде Issue в github-репозитории курса.

Семинары

Группа Преподаватель Учебный ассистент
БПМИ231 (МОП) Соколов Евгений Мамонтова Дарья, Кривулец Нина
БПМИ232 (МОП) Морозов Никита Карпова Анна, Матвеев Денис
БПМИ233 (МОП) Бугаев Егор Саргсян Нарек, Юсупов Вячеслав
БПМИ234 (МОП) Петров Олег Гаунов Рустам, Афлятунов Амир
БЭАД231 Абрамов Александр Белоцерковец Анастасия, Болотникова Елизавета
БЭАД232 Старощук Богдан Мирзоева Алина, Уваров Николай
ВСН Томащук Корней Рыльцева Полина
КПВ + КНАД Ульянкин Филипп Замышевская Арина, Веселов Илья, Болгов Михаил

Правила выставления оценок

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:

  • Самостоятельные работы на семинарах, проверяющие знание основных фактов с лекций
  • Практические домашние работы на Python
  • Устный коллоквиум
  • Письменный экзамен

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

Итог = Округление(0.4 * ДЗ + 0.2 * К + 0.1 * ПР + 0.3 * Э)

ПР — средняя оценка за самостоятельные работы на семинарах

ДЗ — средняя оценка за практические домашние работы на Python

К — оценка за коллоквиум

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.

Два раза студент может сдать домашнее задание после мягкого дедлайна (но до жёсткого) без штрафов.

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.


Теоретические задания

Теоретические ДЗ не проверяются, но задачи из них могут войти в проверочные работы на семинарах.

Практические задания

Репозиторий с ДЗ

Коллоквиум

На каждого студента отводится 20 минут. За это время он должен ответить на 3 вопроса из теоретического минимума и решить задачу. Каждый вопрос из теоретического минимума "стоит" 7/3 балла, задача — 3 балла. Время на подготовку не предусмотрено.

[Вопросы для подготовки]

Экзамен

[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

Страницы предыдущих лет

2024/2025 учебный год

2023/2024 учебный год

2022/2023 учебный год

2021/2022 учебный год

2020/2021 учебный год

2019/2020 учебный год

2018/2019 учебный год

2017/2018 учебный год

2016/2017 учебный год