Машинное обучение, часть 1

Санкт-Петербург, осень 2021

Описание

Курс проходит онлайн, по средам с 18:30

Программа занятий

Программа курса является предварительной и может меняться в течение семестра.

Курс состоит из 12 лекций, 10 квизов по прошедшим лекциям (Q), 9 домашних заданий (HW) и 3 практических занятий.

Программа курса по занятиям:

  1. (08.09) Лекция 1. Introduction. EDA.

    • HW1 (EDA)
  2. (15.09) Лекция 2. kNN. Clustering. Active Learning.

    • Q1. HW2 (Clustering)
  3. (22.09) Лекция 3. Decision Trees. Ensembles: bagging (RF), boosting (AdaBoost, gradient boosting), stacking.

    • Q2. HW3 (Decision Tree) + HW4 (Ensembles)
  4. (29.09) Лекция 4. Ensembles: bagging (RF), boosting (AdaBoost, gradient boosting), stacking.

    • Q3+Q4. HW5
  5. (06.10) -

  6. (13.10) Лекция 5. SVM.

    • Q5. HW6
  7. (20.10) Лекция 6. Regression: linear, polynomial. Bias and variance. Regularization: L1, L2. Ridge regression, LARS, LASSO, SVR. Outliers: Theil-Sen, RANSAC, Huber Regressor.

    • Q6. HW7 (Regression)
  8. (27.10) Лекция 7, Perceptron. Neural Nets.

    • Q7, HW8 (Perceptron)
  9. (03.11) Лекция 8, DL for Images.

    • Q8
  10. (10.11) Лекция 9. Генеративные модели (GANs).

  11. (17.11) Практика. Генеративные модели.

  12. (24.11) Лекция 10. Reinforcement learning.

    • Q9
  13. (01.12) Лекция 11. DL for text.

    • Q10
  14. (08.12) Последний дедлайн (можно сдать одну любую из пропущенных работ), выставление оценок.

Правила сдачи домашних заданий и практик

Домашние задания оцениваются бинарно.

По домашним заданиям существуют мягкие и жесткие дедлайны:

  • Мягкие дедлайны - через неделю после анонса домашнего задания. За сданную к мягкому дедлайну работу можно получить полный балл.
  • Жесткие дедлайны - через две недели после анонса домашнего задания. За сданную к жесткому дедлайну работу можно получить половину баллов.

По практическим занятиям есть только один дедлайн - через неделю после анонса задания.

Можно досдать два любых домашних задания или практик в последнюю неделю курса.

Аттестация

Обязательное условие аттестации:

По каждому домашнему заданию и каждой практике нужно набрать минимум половину баллов. То есть, как минимум, сдать задания к жесткому дедлайну.

Можно досдать 1 любое домашнее задание или практику в последнюю неделю курса.

Критерии выставления оценок

Всего 160 баллов:

10 баллов за каждое домашнее задание (90 баллов) + 10 баллов за каждую практику (30 баллов) + 4 балла за каждый квиз (40 баллов).

Оценки: Отлично: 140+, Хорошо: 120+, Удовлетворительно: 100+​

Может быть изменено в зависимости от количества домашних заданий. Баллы за оставшиеся будут отскалированы.

Преподаватели