Машинное обучение, часть 1

Новосибирск, весна 2021

Описание

Курс является первой частью годового курса. Он знакомит слушателей с основными понятиями и базовыми методами машинного обучения.

Семинары будут проходить по вторникам в 18:10 в Zoom.

Инструменты для сдачи заданий

Практические задания вам необходимо сдавать в виде Jupyter Notebook'ов. Для некоторых заданий будет необходимо использовать внешние библиотеки, работу которых мы не гарантируем на Windows. В связи с этим рекомендует заблаговременно обзавестись рабочей операционной системой из семейства UNIX, которой можно было бы легко и безболезненно выполнять все задания.

Для обсуждения с другими студентами, сдающими курс (включая студентов ШАДа), — неофициальная Telegram-группа.

Самое главное: а где же будет теория?

Лекций по теории не будет! Вся теория будет в великом учебнике. Каждую неделю мы будем выдавать вам ссылку на очередную главу, которую надо будет почитать к следующему семинару (или на несколько глав). А чтобы вам было проще осмыслить происходящее, к главе будут прилагаться ещё вопросы на подумать. Их можно не смотреть, если не хочется, но вы ведь хотите разобраться в машинном обучении, правда?)

Обсуждать главы можно будет тут: https://t.me/joinchat/I2HXO8aVZG9x8TjJ, и тут же можно попросить доступ, если у вас его ещё нет.

Безусловно, по ходу дела вам будут встречаться опечатки, непонятности, ошибки, да и мало ли вообще что. Не держите свои вопросы, предложения и возмущения в себе, делитесь с нами! Всем будет удобнее, если вы будете делать мёрдж-реквесты, но если вы боитесь такого, то пишите в чат.

А где найти записи лекций Константина Воронцова? Их можно посмотреть вот тут

Оценки за курс

  • Отлично - освоено более 90% курса - от 90 баллов
  • Хорошо - освоено более 70% курса - от 70 баллов
  • Зачёт - освоено более 50% курса - от 50 баллов

Материалы по машинному обучению

  • Elements of Statistical Learning Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman]. Одна из классических и наиболее полных книг по машинному обучению.
  • Pattern Recognition and Machine Learning Christopher Bishop. Другая классическая книга по машинному обучению, очень популярная среди любителей байесовского подхода.
  • MachineLearning.ru

Преподаватели