Занятия проходят по субботам
Телеграм чат https://t.me/ftad2020
Инвайт для Anytask
Группа Станислава: F6esG0j
Группа Анастасиии: P4MpuiU
В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
- Самостоятельные работы на семинарах, проверяющие знание основных фактов с лекций
- Домашние работы (на Python и теоретические)
- 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.
Накопленная, экзаменационная и итоговая оценки округляются арифметически.
Дедлайн по теоретическим заданиям — указывается в задании.
Дедлайн по практическим заданиям — указывается в задании.
За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жесткого дедлайна задания сдавать нельзя.
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 (при этом получить дополнительные баллы за призовые места на конкурсе можно только при участии в общий срок). Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.
| Дата | Занятие | Материалы |
|---|---|---|
| 12.09.2020 | Введение в машинное обучение. Основы языка python. |
Презентация по введению (по материалам Е. Соколова) Конспект по введению Ноутбук семинара |
| 19.09.2020 | Линейная регрессия. | Конспект по линейной регрессии Конспект по регуляризации Ноутбук семинара |
| 26.09.2020 | Градиентное обучение. Оценивание градиента. Основы матрично-векторного дифференцирования. | Конспект по градиентному обучению Семинар по векторному дифференцированию Ноутбук семинара |
| 03.10.2020 | Линейная классификация. Метрики качества для задачи классификации. Предобработка данных. | Конспект по линейной классификации и метрикам качества Семинар по предобработке данных Ноутбук семинара |
| 10.10.2020 | Логистическая регрессия. Метод опорных векторов. AUC-ROC. | Конспект лекции Семинар по AUC-ROC |
| 17.10.2020 | Многоклассовая классификация. | Конспект лекции Семинар Калибровка вероятностей |
| 31.10.2020 | Решающее дерево. | Конспект лекции Ноутбук по деревьям |
| 07.11.2020 | Разложение ошибки на смещение и разброс. | Конспект лекции Задачи по деревьям |
| 14.11.2020 | Бэггинг. Случайный лес. Градиентный бустинг. | Конспект лекции по бэггингу Конспект лекции по градиентному бустингу Задачи семинара |
| 21.11.2020 | Градиентный бустинг. | Конспект лекции по градиентному бустингу Конспект лекции XGBoost Ноутбук семинара |
| 28.11.2020 | Градиентный бустинг. Кластеризация. | Конспект лекции XGBoost Задачи семинара Конспект лекции по кластеризации |
| 05.12.2020 | Контрольная работа | |
| 12.12.2020 | Кластеризация. Метод главных компонент | Конспект лекции |
| 19.12.2020 | Рекомендательные системы. | Конспект лекции |
Домашнее задание 1: Numpy, Pandas, Matplotlib. Дедлайн: 26.09.20 23:59
Домашнее задание 2: Линейная регрессия. Дедлайн: 11.10.20 23:59
Домашнее задание 3: Градиентный спуск. Дедлайн: 26.10.20 23:59
Домашнее задание 4: Линейная классификация. Дедлайн: 09.11.20 23:59
Домашнее задание 5: Решающие деревья. Дедлайн: 23.11.20 23:59
Домашнее задание 6: Разложение ошибки на смещение и разброс. Дедлайн: 06.12.20 23:59
Домашнее задание 7: Бустинг и бэггинг. Дедлайн: 19.12.20 23:59
Домашнее задание 1: Векторное дифференцирование.
Домашнее задание 2: Линейная регрессия.
Домашнее задание 3: Линейная классификация.
Домашнее задание 4: Разложение ошибки на смещение и разброс.
Задача: выявление мошеннических тразнакций
Это соревнование на бонусные баллы, оно не является обязательным.
Дедлайн: 15.12.2020 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