feng-1985/mldm

потоковый курс "Машинное обучение и анализ данных (Machine Learning and Data Mining)" на факультете ВМК МГУ имени М.В. Ломоносова

«Машинное обучение и анализ данных» (Machine Learning and Data Mining)

• потоковый курс на факультете ВМК МГУ имени М.В. Ломоносова
• для бакалавров 3 потока
• лектор: Александр Дьяконов

страница курса

пока вся информация по курсу будет размещаться здесь

канал в телеграмме для общения "MSU_Dyakonov’s_courses": https://t.me/joinchat/DIgJbg8Lec9KKDvWC8L0cg

опрос для слушателей

выполнение заданий (версия 21.04.2019)

простановка зачёта

22.04.2019 (понедельник) в следующие интервалы времени: 11:30 - 12:30, 16:20 - 17:20, 18:30 - 19:00 (на кафедре ММП - в 680к). Заполняете в зачётке всё, чтобы лектору оставалось только расписаться.

29.04.2019 (понедельник) в следующие интервалы времени: 11:30 - 12:30 (680к), 16:20 - 17:20 (П-5). Аудитории, скорее всего, уточнятся (напишу в телеграм, повешу объявление около указанных аудиторий). Все, у кого не выходит зачёт автоматом, смогут сдать его в виде теста (для ориентира смотрите примеры тестов этого курса) - им надо прийти в начале интервала.

06.05.2019 (понедельник) - в 11:00 очередная пересдача по курсу "Машинное обучение и анализ данных" (сбор у ауд. 680).

NEW заключительный опрос по курсу

слайды лекций

1. Вводная лекция (11.02.2019)
2. Постановка основных задач (11.02.2019)

• ДЗ-1 Пройти опрос (срок на все ДЗ - 1 неделя)

3. Математика в машинном обучении: краткий обзор (18.02.2019, исправлено: 03.03.2019)
4. Оптимизация (25.02.2019)
5. Метрические алгоритмы (25.02.2019)

• ДЗ-2 Пройти математический тест (26.02.2019)

6. Линейные методы (04.03.2019)

• Разминочное ДЗ-3 задача соревнования https://www.kaggle.com/c/msu-iml-2018 - она была приготовлена для спецкурса и подойдёт для разминки (зарегистрироваться на платформе, написать простой код, освоить систему сабмитов)
  • важно - называйте команду своими ФИО - как в регистрации на курс, срок 31.03.2019
  • в помощь - пример решения
  • в помощь - настройка параметров

7. Решающие деревья (11.03.2019)
8. Контроль качества и выбор модели (18.03.2019)

• ДЗ-4 Пройти тест по метрическим и линейным алгоритмам (18.03.2019 - срок неделя)

9. Ансамбли алгоритмов машинного обучения (25.03.2019 из ПЗАДа)
10. Методы, основанные на деревьях: случайный лес, бустинг (25.03.2019)

• Срок для разминочного ДЗ-3: 31.03.2019
• ДЗ-5 для опытных - участие в соревновании https://boosters.pro/championship/rekko_challenge (смотрите на срок соревнования)
• ДЗ-5 для новичков - участие в соревновании https://inclass.kaggle.com/c/dayofweek/ (срок также - 18 апреля, после окончания срока каждый выкладывает свой public kernel!)
• важно - называйте команду своими ФИО - как в регистрации на курс (на бустерсе с этим могут быть проблемы - решим в индивидуальном порядке)

11. Введение в рекомендательные системы (01.04.2019 упрощённая версия из ПЗАДа)

• ДЗ-6 Пройти тест по деревьям и контролю (03.04.2019 - срок неделя)

12. Cложность алгоритмов, переобучение, смещение и разброс (08.04.2019)
13. Последняя лекция: обзорная (15.04.2019)

• ДЗ-7 Пройти тест по ансамблям и сложности (14.04.2019 - срок неделя)