imported>Ekononova: /* Практические задания */

2024-12-13T12:03:05Z

Практические задания

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]

=== Полезные ссылки ===

[https://www.hse.ru/edu/courses/646510131 Карточка курса и программа]

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

[https://disk.yandex.ru/d/SX173FQtUqXtPA Видеозаписи лекций этого года]

[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/+gxrF4fgHSmMwMDhi

Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/+M-VDeipU6RwxZWZi

Ссылка на курс в Anytask: https://anytask.org/course/1142

Таблица с оценками: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1eS4JqgeeI72mX_gaBN6C_XMItWAvJ5TP_5b6tVoROxc/edit?usp=sharing

Оставить отзыв на курс: [https://goo.gl/forms/5CddG0gc75VZvqi52 форма] <- (это прошлогодняя форма, может быть, ссылка поменялась?)

'''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 !! Ссылка на чат в телеграме !! Код инвайта на энитаск
|-
|БПМИ221 МОП || [https://t.me/madn_boi Морозов Никита] || https://t.me/+Tebvy9_svFM4NzYy || YXGcs5A
|-
|БПМИ222 МОП || [https://www.hse.ru/staff/esokolov Евгений Соколов] || https://t.me/+V92Tp5J-AG00ZmNi || PiXSpFL
|-
|БПМИ223 МОП || [https://t.me/nieto95 Косакин Даниил] || https://t.me/+1ZaN_ECrLTNlZTYy || ztAw4bD
|-
|БПМИ224 МОП || [https://t.me/kostyayatsok Еленик Константин] || Ссылка || zKRY4i4
|-
|БПМИ225 РС || [https://t.me/wosadeh Кириллов Дмитрий] || https://t.me/+oKFSVLH-ymU5NWVi || CTJkd3J
|-
|БПМИ226 РС || [https://t.me/elena_semerova Семерова Елена] || https://t.me/+Lt1FGPp1vExhMDNi || kPkwXk3
|-
|БПМИ227 ТИ и БПМИ228 АПР || [https://t.me/is_nikitin Никитин Илья] || https://t.me/+tRbZ0HffyLtkNjI6 || ThpWF4W
|-
|БПМИ229 АДИС || [https://t.me/Ppilif Ульянкин Филипп] || https://t.me/+CemuxhVSu0RkN2Ni || tOzduhC
|-
|БПМИ2210 || [https://t.me/markblumenau Марк Блуменау] || https://t.me/+KfKFDcMGTE43Y2Zi || 5i0zPiV
|-
|БЭАД221 и БЭАД222 || [https://t.me/horror_in_black Коган Александра] || https://t.me/+fpEzQPiecjQ2MDJi || ZUlrodJ
|-
|КНАД || [https://t.me/call_me_Dory Диана] || https://t.me/+p7W7oYk0zl9iMmEy || BslQymU
|-
|ФЭН || [https://t.me/y_prosha Якуба Прохор] || https://t.me/+WRlNS0Hk5ltlNWZi || r21CfKc
|-
|ВСН || [https://t.me/KkO_oRrNnEeYy Томащук Корней] || https://t.me/+otp_wrkMyQIxMDU6 || Pp6NVC4
|}

=== Ассистенты ===

{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Ассистент
|-
|БПМИ221 МОП ||
[https://t.me/timofon Сенин Тимофей Павлович]

[https://t.me/free001style Дробышевский Илья Александрович]
|-
|БПМИ222 МОП ||
[https://t.me/torchrik Сорокин Дмитрий Алексеевич]

[https://t.me/thetruearsyha Скрибченко Арсений Владиславович]
|-
|БПМИ223 МОП ||
[https://t.me/vsem_paket Саберов Динар Ренатович]

[https://t.me/TmBoris Панфилов Борис Сергеевич]
|-
|БПМИ224 МОП ||
[https://t.me/n00t_noot Захарченко Максим Андреевич]

[https://t.me/epbugaev Бугаев Егор Петрович]
|-
|БПМИ225 РС ||
[https://t.me/SonyaMaximova Максимова Софья Антоновна ]

[https://t.me/rsokurov Сокуров Рустам Астемирович]
|-
|БПМИ226 РС ||
[https://t.me/lipperrdino Маркович Анна Александровна]

[https://t.me/Andrew_ut Уткин Андрей Сергеевич]
|-
|БПМИ227 ТИ и БПМИ228 АПР ||
[https://t.me/volyachka Турчина Ольга Николаевна]

[https://t.me/el_el_k Шинкарев Елисей Сергеевич]
|-
|БПМИ229 АДИС ||
[https://t.me/nimblesquirrel Замышевская Арина Александровна]

[https://t.me/Nekto22 Петрович Даниил Арсеньевич]
|-
|БПМИ2210 ПР ||
[https://t.me/avkachanov Качанов Андрей Владимирович]

[https://t.me/mdeil007 Иванов Даниил Константинович]
|-
|БЭАД221 ||
[https://t.me/sinkingfork Березин Даниил Сергеевич]

[https://t.me/vladikmartishevich Мартишевич Владислав]
|-
|БЭАД222 ||
[https://t.me/ponomarchuk_anna Пономарчук Анна Сергеевна]

[https://t.me/pash1i Шишлянников Павел Александрович]
|-
|ФЭН ||
[https://t.me/ankp0 Янковская Анна Михайловна]

[https://t.me/paramonidotmp3 Парамонов Всеволод Антонович]

[https://t.me/mkurchenko Курченко Михаил Алексеевич]

[https://t.me/antyats Яценко Антон Игоревич]
|-
|ВСН ||
[https://t.me/Mathew_K Кривда Матвей Александрович]

[https://t.me/pokrovchan Розаева Мария Михайловна]
|-
|КНАД ||
[https://t.me/ilyhav Веселов Илья Николаевич]

[https://t.me/DmAxel Рябков Игорь Дмитриевич]
|-
|КНАД ||
[https://t.me/bulbazavr_fcs Ларин Иван]

[https://t.me/Sllaavva Юсупов Вячеслав Александрович]
|}

=== 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.

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.

Использовать генеративные модели (ChatGPT, GitHub Copilot и прочие) можно. Но если вы их применяете, то обязательно нужно сделать следующее:

1. Указывать, какие части ДЗ выполнены с использованием генеративных моделей.

2. Добавить в конец вашего решения небольшой раздел с рефлексией, где вы описываете, как подбирали промпты, какие заметили преимущества и недостатки генеративных моделей при выполнении данного ДЗ.

Также мы в любом случае оставляем за собой право пригласить студента для защиты своего ДЗ, если заподозрим плагиат.

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!

== Семинары ==

== Практические задания ==

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

Мягкий дедлайн: 23:59 06.10.2024

Жесткий дедлайн: 23:59 10.10.2024

Делается один из [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/tree/master/2024-fall/homework-practice/homework-practice-01-tabular ноутбуков] на выбор:

[https://contest.yandex.ru/contest/68637/problems/A/ Контест]

'''Задание 2.''' Sklearn, EDA

Мягкий дедлайн: 23:59 мск 27.10.2024

Жёсткий дедлайн: 23:59 мск 31.10.2024

[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2024-fall/homework-practice/homework_practice_02_linregr.ipynb Ссылка на ноутбук]

'''Задание 3.''' Градиентные спуски

Мягкий дедлайн: 13 ноября 2024 года, 23:59 МСК (UTC+3)

Жесткий дедлайн: 15 ноября 2024 года, 23:59 МСК (UTC+3) (но можно сдать 16/17 ноября с обязательным штрафом -3/-4 балла)

[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2024-fall/homework-practice/homework-practice-03-gd/homework-practice-03-gd.ipynb Ссылка на ноутбук]
[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/tree/master/2024-fall/homework-practice/homework-practice-03-gd Ссылка на остальные материалы]

[https://contest.yandex.ru/contest/70588/problems/ Контест]

'''Задание 4.''' Логистическая регрессия

Мягкий дедлайн: 28 ноября 2024 года, 23:59 МСК (UTC+3)

Жесткий дедлайн: 2 декабря 2024 года, 23:59 МСК (UTC+3)

[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2024-fall/homework-practice/homework_practice_04_linclass.ipynb Ссылка на ноутбук]

'''Задание 5.''' Решающие деревья

Мягкий дедлайн: 11 декабря 2024 года, 23:59 МСК (UTC+3)

Жесткий дедлайн: 13 декабря 2024 года, 23:59 МСК (UTC+3)

[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2024-fall/homework-practice/homework-practice-05-trees/homework-practice-05-trees.ipynb Ссылка на ноутбук]

[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2024-fall/homework-practice/homework-practice-05-trees/hw5code.py Ссылка на шаблон для реализации дерева]

[https://contest.yandex.ru/contest/72492 Контест]

'''Задание 6.''' Градиентный бустинг

Мягкий дедлайн: 22 декабря 2024 года, 23:59 МСК (UTC+3)

Жесткий дедлайн: 22 декабря 2024 года, 23:59 МСК (UTC+3)

[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2024-fall/homework-practice/homework-practice-06-boosting/homework_practice_06_boosting.ipynb Ссылка на ноутбук]

[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2024-fall/homework-practice/homework-practice-06-boosting/boosting.py Ссылка на шаблон для реализации бустинга]

== Теоретические домашние задания ==

'''Теоретическое ДЗ 1.''' Линейные модели. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2023-fall/homeworks-theory/homework-theory-01-linear-models.pdf Задания]]

'''Теоретическое ДЗ 2.''' Матрично-векторное дифференцирование. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2024-fall/homework-theory/homework-theory-02-derivatives.pdf Задания]]

'''Теоретическое ДЗ 3.''' Классификация. [[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2024-fall/homework-theory/homework-theory-03-linclass.pdf Задания]]

== Бонусы за соревнования ==

== Контрольная работа ==

== Экзамен ==

== Полезные материалы ==
===Книги===
* [https://academy.yandex.ru/handbook/ml Учебник по машинному обучению от ШАД]
* 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_1/2023_2024 | 2023/2024 учебный год]]

[[Машинное_обучение_1/2022_2023 | 2022/2023 учебный год]]

[[Машинное_обучение_1/2021_2022 | 2021/2022 учебный год]]

[[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 - История изменений

imported>Ekononova: /* Практические задания */