В 2022 году Computer Science Center приостановил набор и обучение

Машинное обучение, часть 1

Санкт-Петербург, осень 2015

Описание

Модуль 1 (Введение)

  1. Постановка задачи, классификация видов обучения. Отличия от смежных областей.

  2. Разбор эксперимента «предсказание оценки студента».

  3. Оценка качества обучения.

  4. Некоторые способы построения целевой функции.

Модуль 2 (Переборные методы)

  1. Сэмплирование пространства параметров.

  2. Генетические алгоритмы, Differential evolution.

Модуль 3 (Линейные решения)

  1. Линейная регрессия. Логистическая регрессия. Линейный дискриминантный анализ (LDA) и его вариации.
  2. LASSO, случайные DFT проекции.
  3. Compressed sensing, Elastic net. Обзор имплементаций LASSO.
  4. Метод опорных векторов (SVM).

Модуль 4 (Факторизация)

  1. Collaborative filtering. Регуляризации SVD разложения. Factorization Machines.
  2. LSA. Informational bottleneck. PLSA, LDA.

Модуль 5 (Прямая оптимизация целевой функции)

  1. Обзор методов оптимизации.

  2. Выпуклая оптимизация (по Ю. Е. Нестерову).

Модули 6-9 рассматриваются в продолжении курса весной.

Модуль 6 (Ближайшие соседи)

  • Instance based learning (IBL). Проклятие размерности.

  • Практические аспекты реализации IBL.

  • Обучение метрикам (по Brian Kulis).

Модуль 7 (Уменьшение размерности)

  • Обзор методов уменьшения размерности. Johnson-Lindenstrauss Lemma.
  • Выбор свойств (feature selection).
  • Выделение новых свойств: PCA, ICA.
  • Кластерный анализ. Самоорганизующиеся сети Кохоннена.

Модуль 8 (Нейронные сети)

  • Персептронные сети. Обратное распространение ошибки.
  • Сети Хопфилда, Bolzman machine.
  • Обзор глубокого обучения (Deep Learning).

Модуль 9 (Деревья решений и их ансамбли)

  • Деревья решений: ID3/C4.5. CART, забывчивые деревья.
  • Bagging. Случайные леса. Boosting на примере AdaBoost.
  • Gradient Boosting. MatrixNet.

Видеозаписи лекций курса 2014 года можно найти на канале CS центра на YouTube. В 2015 году съёмка не ведётся.

Преподаватели

Игорь Евгеньевич Куралёнок
Читает лекции
Никита Игоревич Поваров
Читает лекции

Список лекций

Машинное обучение: обзор I
Машинное обучение: обзор II
Один эксперимент
Оценка методов обучения с учителем
Обзор целевых функций I
Обзор целевых функций II
Переборные методы: сэмплирование
Генетические алгоритмы
Линейные модели: введение
Линейные модели: уменьшаем variance
Линейные модели: compressed sensing
Линейные модели: SVM
Коллаборативная фильтрация

Полезная статья про Factorization Machines - http://www.ismll.uni-hildesheim.de/pub/pdfs/Rendle2010FM.pdf

Генеративные вероятностные модели: NB, LSI, PLSI, LDA
Выпуклая оптимизация
Экзамен I

Мы не ждём в этот день никого раньше 18.

Экзамен II

В этот день мы не ждём пересдающих — пересдача у несогласных с оценкой не раньше пятницы.

Экзамен III