МОВС Машинное обучение 2022-23 - История изменений

SavelyProkhorov: final UPD

2023-03-28T17:43:39Z

final UPD

← Предыдущая версия		Версия от 17:43, 28 марта 2023
Строка 159:		Строка 159:
	\|\| 10.03.23 \|\| [https://alexanderdyakonov.wordpress.com/2021/05/27/imbalance/ Статья Дьяконова] про дисбаланс классов, [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-spring/lecture-notes/lecture16-anomaly.pdf Конспект] про детекцию аномалий \|\|		\|\| 10.03.23 \|\| [https://alexanderdyakonov.wordpress.com/2021/05/27/imbalance/ Статья Дьяконова] про дисбаланс классов, [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-spring/lecture-notes/lecture16-anomaly.pdf Конспект] про детекцию аномалий \|\|
	\|-		\|-
	\| style="background:#eaecf0;" \| '''16''', [[ Запись]] \|\|		\| style="background:#eaecf0;" \| '''16''', [[https://www.youtube.com/watch?v=Mj4ohYIMaIs&list=PLmA-1xX7IuzDYv6ZLvAbW7oJPh2kRbm50 Запись]] \|\|
	''Прогнозирование временных рядов:''		''Прогнозирование временных рядов:''

Строка 188:		Строка 188:
	# Сравнение деревянных моделей + SQL: [[https://github.com/Murcha1990/MLDS_ML_2022/blob/main/Hometasks/HT3/HW3_woodenML.ipynb Ноутбук]] \| '''Мягкий дедлайн - 11.02.23 23:59 МСК'''		# Сравнение деревянных моделей + SQL: [[https://github.com/Murcha1990/MLDS_ML_2022/blob/main/Hometasks/HT3/HW3_woodenML.ipynb Ноутбук]] \| '''Мягкий дедлайн - 11.02.23 23:59 МСК'''
	# Кластеризация: [[https://github.com/Murcha1990/MLDS_ML_2022/tree/main/Hometasks/HT4/Hometask4_clustering.ipynb Ноутбук]] \| '''Мягкий дедлайн - 05.03.23 23:59 МСК'''		# Кластеризация: [[https://github.com/Murcha1990/MLDS_ML_2022/tree/main/Hometasks/HT4/Hometask4_clustering.ipynb Ноутбук]] \| '''Мягкий дедлайн - 05.03.23 23:59 МСК'''
	# RecSys: [[https://github.com/Murcha1990/MLDS_ML_2022/blob/main/Hometasks/HT5/Hometask5_RecSys.ipynb Ноутбук]] \| '''Жёсткий дедлайн - 24.03.23 23:59 МСК'''		# RecSys: [[https://github.com/Murcha1990/MLDS_ML_2022/blob/main/Hometasks/HT5/Hometask5_RecSys.ipynb Ноутбук]] \| '''Жёсткий дедлайн - '''<strike>24.03.23</strike> '''25.03.23 23:59 МСК'''

	== Коллоквиум ==		== Коллоквиум ==
Строка 202:		Строка 202:

	== Экзамен ==		== Экзамен ==
	Экзамен по настоящему курсу пройдет ориентировочно 30 мая в формате собеседования. На каждого студента положено не больше 20 мин. Будет задано по меньшей мере два вопроса на понимание теории и одна задача		Экзамен по настоящему курсу пройдет <strike>ориентировочно</strike> 31 мая в формате собеседования. На каждого студента положено не больше 20 мин. Будет задано по меньшей мере два вопроса на понимание теории и одна задача. Времени на подготовку не будет

			Список примеров и примеры задач: [https://docs.google.com/document/d/1fo_d5NNkrAi_J3snpVRy_QOsgmM8zXIs1ApG-UPUeQk/edit?usp=sharing GoogleDoc]

	== Литература ==		== Литература ==

SavelyProkhorov: add hw5

2023-03-11T10:09:40Z

add hw5

← Предыдущая версия		Версия от 10:09, 11 марта 2023
Строка 186:		Строка 186:
	# LinReg + inference: [[https://github.com/Murcha1990/MLDS_ML_2022/blob/main/Hometasks/HT1/HW1_Regression_with_inference.ipynb Тетрадка]] [[https://t.me/c/1784973718/15 Видео]] \| '''Дедлайн - 04.12.22 23:59 МСК'''		# LinReg + inference: [[https://github.com/Murcha1990/MLDS_ML_2022/blob/main/Hometasks/HT1/HW1_Regression_with_inference.ipynb Тетрадка]] [[https://t.me/c/1784973718/15 Видео]] \| '''Дедлайн - 04.12.22 23:59 МСК'''
	# First Step in NLP Bootcamp: [[https://www.kaggle.com/t/eb20383504ce4d85ba27c5b12e7767ec Соревнование]] [[https://stepik.org/course/129443/promo Материалы буткемпа]] \| '''Дедлайн - 11.12.22 17:00 МСК'''		# First Step in NLP Bootcamp: [[https://www.kaggle.com/t/eb20383504ce4d85ba27c5b12e7767ec Соревнование]] [[https://stepik.org/course/129443/promo Материалы буткемпа]] \| '''Дедлайн - 11.12.22 17:00 МСК'''
	# Сравнение деревянных моделей + SQL: [[https://~~colab.research.google~~.com/~~drive~~/~~154fRR9jE_PMV9dfHaKeLVhrMvaZgCc9I?usp=sharing~~ Ноутбук]] \| '''Мягкий дедлайн - 11.02.23 23:59 МСК'''		# Сравнение деревянных моделей + SQL: [[https://github.com/Murcha1990/MLDS_ML_2022/blob/main/Hometasks/HT3/HW3_woodenML.ipynb Ноутбук]] \| '''Мягкий дедлайн - 11.02.23 23:59 МСК'''
	# Кластеризация: [[https://github.com/Murcha1990/MLDS_ML_2022/tree/main/Hometasks/HT4 Ноутбук]] \| '''Мягкий дедлайн - 05.03.23 23:59 МСК'''		# Кластеризация: [[https://github.com/Murcha1990/MLDS_ML_2022/tree/main/Hometasks/HT4/Hometask4_clustering.ipynb Ноутбук]] \| '''Мягкий дедлайн - 05.03.23 23:59 МСК'''
	# RecSys		# RecSys: [[https://github.com/Murcha1990/MLDS_ML_2022/blob/main/Hometasks/HT5/Hometask5_RecSys.ipynb Ноутбук]] \| '''Жёсткий дедлайн - 24.03.23 23:59 МСК'''

	== Коллоквиум ==		== Коллоквиум ==

SavelyProkhorov: add the 15th seminar's recording

2023-03-11T10:07:01Z

add the 15th seminar's recording

← Предыдущая версия		Версия от 10:07, 11 марта 2023
Строка 155:		Строка 155:
	\|\| 03.03.23 \|\| [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/lecture-notes/lecture23-recommender.pdf Конспект 1], [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/lecture-notes/lecture24-recommender.pdf Конспект 2], [https://towardsdatascience.com/factorization-machines-for-item-recommendation-with-implicit-feedback-data-5655a7c749db Статья про FM] (eng) \|\| [https://habr.com/ru/company/econtenta/blog/303458/ Статья про метрики качества ранжирования]		\|\| 03.03.23 \|\| [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/lecture-notes/lecture23-recommender.pdf Конспект 1], [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/lecture-notes/lecture24-recommender.pdf Конспект 2], [https://towardsdatascience.com/factorization-machines-for-item-recommendation-with-implicit-feedback-data-5655a7c749db Статья про FM] (eng) \|\| [https://habr.com/ru/company/econtenta/blog/303458/ Статья про метрики качества ранжирования]
	\|-		\|-
	\| style="background:#eaecf0;" \| '''15''', [[ Запись]] \|\|		\| style="background:#eaecf0;" \| '''15''', [[https://www.youtube.com/watch?v=GJo6IuTtu68&list=PLmA-1xX7IuzDYv6ZLvAbW7oJPh2kRbm50 Запись]] \|\|
	''Детекция аномалий и дисбаланс классов''		''Детекция аномалий и дисбаланс классов''
	\|\| 10.03.23 \|\| [https://alexanderdyakonov.wordpress.com/2021/05/27/imbalance/ Статья Дьяконова] про дисбаланс классов, [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-spring/lecture-notes/lecture16-anomaly.pdf Конспект] про детекцию аномалий \|\|		\|\| 10.03.23 \|\| [https://alexanderdyakonov.wordpress.com/2021/05/27/imbalance/ Статья Дьяконова] про дисбаланс классов, [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-spring/lecture-notes/lecture16-anomaly.pdf Конспект] про детекцию аномалий \|\|

SavelyProkhorov: add hw4 deadline (postfactum), exam announce

2023-03-09T13:39:56Z

add hw4 deadline (postfactum), exam announce

← Предыдущая версия		Версия от 13:39, 9 марта 2023
Строка 146:		Строка 146:
	''Рекомендательные системы и ранжирование:''		''Рекомендательные системы и ранжирование:''

	Ранжирование, метрики качества ранжирования (попарные, поточечные, списковые)		Ранжирование, метрики качества ранжирования (попарные, поточечные, списковые), основные подходы к построению рекомендаций
	\|\| 24.02.23 \|\| \|\|		\|\| 24.02.23 \|\| \|\|
	\|-		\|-
	\| style="background:#eaecf0;" \| '''14''', [[ Запись]] \|\|		\| style="background:#eaecf0;" \| '''14''', [[https://www.youtube.com/watch?v=p4JYVxHOO0w&list=PLmA-1xX7IuzDYv6ZLvAbW7oJPh2kRbm50 Запись]] \|\|
	''Рекомендательные системы и ранжирование - 2:''		''Рекомендательные системы и ранжирование - 2:''

	Переход от ранжирования к рекомендациям, метрики качества рекомендаций. Коллаборативная фильтрация, матричные разложения и факторизационные машины		Бустинги и факторизационные машины для рекомендаций
	\|\| \|\| \|\|		\|\| 03.03.23 \|\| [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/lecture-notes/lecture23-recommender.pdf Конспект 1], [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/lecture-notes/lecture24-recommender.pdf Конспект 2], [https://towardsdatascience.com/factorization-machines-for-item-recommendation-with-implicit-feedback-data-5655a7c749db Статья про FM] (eng) \|\| [https://habr.com/ru/company/econtenta/blog/303458/ Статья про метрики качества ранжирования]
	\|-		\|-
	\| style="background:#eaecf0;" \| '''-''', [[ Запись]] \|\|		\| style="background:#eaecf0;" \| '''15''', [[ Запись]] \|\|
	''~~AutoML:~~''		''Детекция аномалий и дисбаланс классов''
			\|\| 10.03.23 \|\| [https://alexanderdyakonov.wordpress.com/2021/05/27/imbalance/ Статья Дьяконова] про дисбаланс классов, [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2019-spring/lecture-notes/lecture16-anomaly.pdf Конспект] про детекцию аномалий \|\|
	~~Подбор гиперпараметров (optunа), фреймворки (H2O, TPOT, auto-sklearn и MLBox)~~
	\|\| \|\| \|\|
	\|-		\|-
	\| style="background:#eaecf0;" \| '''-''', [[ Запись]] \|\|		\| style="background:#eaecf0;" \| '''16''', [[ Запись]] \|\|
	''Прогнозирование временных рядов:''		''Прогнозирование временных рядов:''

	Особенности работы со временными рядами (сэмплинг), характеристики временных рядов (стационарность, сезонность, автокорреляция), библиотеки для прогнозирования TS (prophet)		Особенности работы со временными рядами (сэмплинг), характеристики временных рядов (стационарность, сезонность, автокорреляция), библиотеки для прогнозирования TS (prophet)
	\|\| ~~\|\| \|\|~~		\|\| 17.03.23 \|\| \|\|
	\|-
	\|-
	~~\| style="background:#eaecf0;" \| '''-''', [[ Запись]] \|\| \|\| \|\| \|\|~~
	\|-
	~~\| style="background:#eaecf0;" \| '''-''', [[ Запись]] \|\| \|\|~~ \|\| \|\|
	\|-		\|-
	\|}		\|}
Строка 180:		Строка 173:

	==Формула оценивания==		==Формула оценивания==
	Оценка = 0 * О<sub>Тренировочные тесты</sub> + 0.1 * О<sub>Промежуточные тесты</sub> + 0.1 * О<sub>Коллоквиум</sub> + 0.2 * О<sub>Экзамен</sub> + 0.6 * О<sub>ДЗ</sub>		Оценка = 0 * О<sub>Тренировочные тесты</sub> + 0.1 * О<sub>Промежуточные тесты</sub> + 0.1 * О<sub>Коллоквиум</sub> + 0.2 * О<sub>Экзамен</sub> + 0.6 * О<sub>ДЗ</sub> ('''1''')

			'''Автоматы:''' Если накопленная до экзамена оценка (до округления) больше или равна 8, то она (после округления) по желанию студента ставится в качестве итоговой оценки. Для получения автомата '''также необходимо получить за коллоквиум не менее 6 баллов''' (неокругленных).

	''~~'Автоматы:~~''' Если накопленная оценка больше или равна 8, то она по желанию студента ставится в качестве итоговой оценки. Для получения автомата также необходимо получить за коллоквиум не менее 6 баллов.		Под накопленной оценкой до экзамена понимаем ''Накоп_до_экзамена = Оценка / 0.8''

	~~P.S. Под накопленной оценкой~~ до экзамена ~~понимаем~~ ''~~Накоп_до_экза = Оценка / 0.8~~''		В случае если накопленная до экзамена оценка (опять же, до округления) < 8 и/или студент получил за коллоквиум во 2-м модуле < 6 баллов, то автомат за экзамен не предусмотрен. Итоговая оценка тогда считается по формуле ('''1'''), округляется и ставится в зачетку.

	== Домашние задания ==		== Домашние задания ==
Строка 192:		Строка 187:
	# First Step in NLP Bootcamp: [[https://www.kaggle.com/t/eb20383504ce4d85ba27c5b12e7767ec Соревнование]] [[https://stepik.org/course/129443/promo Материалы буткемпа]] \| '''Дедлайн - 11.12.22 17:00 МСК'''		# First Step in NLP Bootcamp: [[https://www.kaggle.com/t/eb20383504ce4d85ba27c5b12e7767ec Соревнование]] [[https://stepik.org/course/129443/promo Материалы буткемпа]] \| '''Дедлайн - 11.12.22 17:00 МСК'''
	# Сравнение деревянных моделей + SQL: [[https://colab.research.google.com/drive/154fRR9jE_PMV9dfHaKeLVhrMvaZgCc9I?usp=sharing Ноутбук]] \| '''Мягкий дедлайн - 11.02.23 23:59 МСК'''		# Сравнение деревянных моделей + SQL: [[https://colab.research.google.com/drive/154fRR9jE_PMV9dfHaKeLVhrMvaZgCc9I?usp=sharing Ноутбук]] \| '''Мягкий дедлайн - 11.02.23 23:59 МСК'''
	# Кластеризация		# Кластеризация: [[https://github.com/Murcha1990/MLDS_ML_2022/tree/main/Hometasks/HT4 Ноутбук]] \| '''Мягкий дедлайн - 05.03.23 23:59 МСК'''
	# RecSys		# RecSys
	~~# (Бонус) Большая практическая работа // Самостоятельная реализация алгоритмов МО~~

	== Коллоквиум ==		== Коллоквиум ==
Строка 208:		Строка 202:

	== Экзамен ==		== Экзамен ==
			Экзамен по настоящему курсу пройдет ориентировочно 30 мая в формате собеседования. На каждого студента положено не больше 20 мин. Будет задано по меньшей мере два вопроса на понимание теории и одна задача

	== Литература ==		== Литература ==

SavelyProkhorov: edit formula

2023-03-09T08:46:13Z

edit formula

← Предыдущая версия		Версия от 08:46, 9 марта 2023
Строка 180:		Строка 180:

	==Формула оценивания==		==Формула оценивания==
	Оценка = 0 * О<sub>Тренировочные тесты</sub> + 0.~~075~~ * О<sub>Промежуточные тесты~~</sub> + 0.075 * О <sub>Взаимопроверка~~</sub> + 0.1 * О<sub>Коллоквиум</sub> + 0.15 * О<sub>Экзамен</sub> + 0.6 * О<sub>ДЗ</sub>		Оценка = 0 * О<sub>Тренировочные тесты</sub> + 0.1 * О<sub>Промежуточные тесты</sub> + 0.1 * О<sub>Коллоквиум</sub> + 0.2 * О<sub>Экзамен</sub> + 0.6 * О<sub>ДЗ</sub>

	'''Автоматы:''' Если накопленная оценка больше или равна 8, то она по желанию студента ставится в качестве итоговой оценки. Для получения автомата также необходимо получить за коллоквиум не менее 6 баллов.		'''Автоматы:''' Если накопленная оценка больше или равна 8, то она по желанию студента ставится в качестве итоговой оценки. Для получения автомата также необходимо получить за коллоквиум не менее 6 баллов.

	P.S. Под накопленной оценкой до экзамена понимаем ''Накоп_до_экза = Оценка / 0.85''		P.S. Под накопленной оценкой до экзамена понимаем ''Накоп_до_экза = Оценка / 0.8''

	== Домашние задания ==		== Домашние задания ==

SavelyProkhorov: lectures 11-13

2023-02-24T20:17:19Z

lectures 11-13

← Предыдущая версия		Версия от 20:17, 24 февраля 2023
Строка 133:		Строка 133:
	\|\|		\|\|
	\|-		\|-
	\| style="background:#eaecf0;" \| '''Доп''', [[ Запись]] \|\|		\| style="background:#eaecf0;" \| '''Доп''', [[https://www.youtube.com/watch?v=fnBPnc6Mfb4&list=PLmA-1xX7IuzDYv6ZLvAbW7oJPh2kRbm50 Запись]] \|\|
	Татьяна Гайнцева "Отличия industrial от research ML"		Татьяна Гайнцева "Отличия industrial от research ML"
	\|\| 10.02.23 \|\| \|\|		\|\| 10.02.23 \|\| \|\|
	\|-		\|-
	\| style="background:#eaecf0;" \| '''12''', [[ Запись]] \|\|		\| style="background:#eaecf0;" \| '''12''', [[https://www.youtube.com/watch?v=aJXArPWUQ6w&list=PLmA-1xX7IuzDYv6ZLvAbW7oJPh2kRbm50 Запись]] \|\|
	''Кластеризация - 2:''		''Кластеризация - 2, Optuna''

	Иерархическая кластеризация, подходы к графовой кластеризации		Иерархическая кластеризация, подходы к графовой кластеризации
	\|\| 17.02.23 \|\| \|\|		\|\| 17.02.23 \|\| [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2020-spring/lecture-notes/lecture17-clusterization.pdf Лекция] Е. Соколова по графовой кластеризации, [https://towardsdatascience.com/spectral-clustering-aba2640c0d5b Текст (Eng)] про спектральную кластеризацию \|\|
	\|-		\|-
	\| style="background:#eaecf0;" \| '''13''', [[ Запись]] \|\|		\| style="background:#eaecf0;" \| '''13''', [[https://www.youtube.com/watch?v=dEKT3bDJAH0&list=PLmA-1xX7IuzDYv6ZLvAbW7oJPh2kRbm50 Запись]] \|\|
	''Рекомендательные системы и ранжирование:''		''Рекомендательные системы и ранжирование:''

	Ранжирование, метрики качества ранжирования (попарные, поточечные, списковые)		Ранжирование, метрики качества ранжирования (попарные, поточечные, списковые)
	\|\| \|\| \|\|		\|\| 24.02.23 \|\| \|\|
	\|-		\|-
	\| style="background:#eaecf0;" \| '''14''', [[ Запись]] \|\|		\| style="background:#eaecf0;" \| '''14''', [[ Запись]] \|\|

SavelyProkhorov: add hw3, seminars 9-11

2023-02-06T08:20:38Z

add hw3, seminars 9-11

← Предыдущая версия		Версия от 08:20, 6 февраля 2023
Строка 13:		Строка 13:
	{\| class="wikitable"		{\| class="wikitable"
	\|-		\|-
	! ~~Ассистент~~ !! Контакты		! Ассистенты !! Контакты
	\|-		\|-
	\| style="background:#eaecf0;" \| Савелий \|\| [https://t.me/Savely_Prokhorov @Savely_Prokhorov]		\| style="background:#eaecf0;" \| Савелий \|\| [https://t.me/Savely_Prokhorov @Savely_Prokhorov]
			\|-
			\| style="background:#eaecf0;" \| Марк Блуменау \|\| [https://t.me/markblumenau @markblumenau]
			\|-
			\| style="background:#eaecf0;" \| Валерия Кондратьева \|\| [https://t.me/pulgatoryrealm @pulgatoryrealm]
			\|-
			\| style="background:#eaecf0;" \| Егор \|\| [https://t.me/Nogaromo @Nogaromo]
	\|-		\|-
	\|}		\|}
Строка 105:		Строка 111:
	\| Конец первого модуля курса \|		\| Конец первого модуля курса \|
	\|-		\|-
	\| style="background:#eaecf0;" \| '''10''', [[ Запись]] \|\|		\| style="background:#eaecf0;" \| '''9''', [[https://www.youtube.com/watch?v=wiGSypQ0CQY&list=PLmA-1xX7IuzDYv6ZLvAbW7oJPh2kRbm50 Запись]] \|\|
			Быстрый поиск ближайших соседей, LSH
			\|\| 20.01.23 \|\| [https://stepik.org/lesson/856948/step/1?unit=860947 Модуль на Stepik] и домашка по KNN + LSH \|\| [https://towardsdatascience.com/locality-sensitive-hashing-how-to-find-similar-items-in-a-large-set-with-precision-d907c52b05fc Статья по LSH на Medium]
			\|-
			\| style="background:#eaecf0;" \| '''10''', [[https://www.youtube.com/watch?v=uyP7CijPG1s&list=PLmA-1xX7IuzDYv6ZLvAbW7oJPh2kRbm50 Запись]] \|\|
	''Интерпретируемость ML-моделей:''		''Интерпретируемость ML-моделей:''

	SHAP-values, LIME		SHAP-values, LIME
	\|\| \|\| \|\|		\|\| 27.01.23 \|\| [https://habr.com/ru/post/428213/ Статья про SHAP], [https://habr.com/ru/company/ods/blog/599573/#2 Статья про Lime] (SHAP там тоже есть) \|\|
	\|-		\|-
	\| style="background:#eaecf0;" \| '''11''', [[ Запись]] \|\|		\| style="background:#eaecf0;" \| '''11''', [[https://www.youtube.com/watch?v=umlC_3q6RVA&list=PLmA-1xX7IuzDYv6ZLvAbW7oJPh2kRbm50 Запись]] \|\|
	''~~AutoML~~:''		''Кластеризация:''

			K-means, (H)DBSCAN, метрики качества (внутренние и внешние)
			\|\| 03.02.23 \|\|
			[https://www.youtube.com/watch?v=FjD8p8IZdhA&list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db&index=42&t=900s Лекция], [https://github.com/Murcha1990/MLDS_ML_2022/blob/main/%D0%97%D0%B0%D0%BD%D1%8F%D1%82%D0%B8%D0%B5_11_clustering/Lection_11_2022.pdf Слайды к ней],

			[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/lecture-notes/lecture12-unsupervised.pdf Конспект Евгения Соколова],

	~~Подбор гиперпараметров (optunа)~~, ~~фреймворки (H2O, TPOT, auto~~-~~sklearn и MLBox)~~		[https://towardsdatascience.com/dbscan-clustering-explained-97556a2ad556 Статья про DBSCAN], [https://towardsdatascience.com/understanding-hdbscan-and-density-based-clustering-121dbee1320e Статья про HDBSCAN]
	\|\| \|\| \|\|		\|\|
			\|-
			\| style="background:#eaecf0;" \| '''Доп''', [[ Запись]] \|\|
			Татьяна Гайнцева "Отличия industrial от research ML"
			\|\| 10.02.23 \|\| \|\|
	\|-		\|-
	\| style="background:#eaecf0;" \| '''12''', [[ Запись]] \|\|		\| style="background:#eaecf0;" \| '''12''', [[ Запись]] \|\|
	''~~Прогнозирование временных рядов~~:''		''Кластеризация - 2:''

	~~Особенности работы со временными рядами (сэмплинг)~~, характеристики временных рядов (стационарность, сезонность, автокорреляция), библиотеки для прогнозирования TS (prophet)		Иерархическая кластеризация, подходы к графовой кластеризации
	\|\| \|\| \|\|		\|\| 17.02.23 \|\| \|\|
	\|-		\|-
	\| style="background:#eaecf0;" \| '''13''', [[ Запись]] \|\|		\| style="background:#eaecf0;" \| '''13''', [[ Запись]] \|\|
	''~~Кластеризация~~:''		''Рекомендательные системы и ранжирование:''

	~~K-means, (H)DBSCAN~~, метрики качества (~~внутренние и внешние~~)		Ранжирование, метрики качества ранжирования (попарные, поточечные, списковые)
	\|\| \|\| \|\|		\|\| \|\| \|\|
	\|-		\|-
	\| style="background:#eaecf0;" \| '''14''', [[ Запись]] \|\|		\| style="background:#eaecf0;" \| '''14''', [[ Запись]] \|\|
	''~~Кластеризация~~ - 2:''		''Рекомендательные системы и ранжирование - 2:''

	~~Иерархическая кластеризация~~, ~~подходы к графовой кластеризации~~		Переход от ранжирования к рекомендациям, метрики качества рекомендаций. Коллаборативная фильтрация, матричные разложения и факторизационные машины
	\|\| \|\| \|\|		\|\| \|\| \|\|
	\|-		\|-
	\| style="background:#eaecf0;" \| '''15''', [[ Запись]] \|\|		\| style="background:#eaecf0;" \| '''-''', [[ Запись]] \|\|
	''~~Рекомендательные системы и ранжирование~~:''		''AutoML:''

	~~Ранжирование~~, ~~метрики качества ранжирования~~ (~~попарные~~, ~~поточечные~~, ~~списковые~~)		Подбор гиперпараметров (optunа), фреймворки (H2O, TPOT, auto-sklearn и MLBox)
	\|\| \|\| \|\|		\|\| \|\| \|\|
	\|-		\|-
	\| style="background:#eaecf0;" \| '''16''', [[ Запись]] \|\|		\| style="background:#eaecf0;" \| '''-''', [[ Запись]] \|\|
	''~~Рекомендательные системы и ранжирование - 2~~:''		''Прогнозирование временных рядов:''

	~~Переход от ранжирования к рекомендациям~~, ~~метрики качества рекомендаций. Коллаборативная фильтрация~~, ~~матричные разложения и факторизационные машины~~		Особенности работы со временными рядами (сэмплинг), характеристики временных рядов (стационарность, сезонность, автокорреляция), библиотеки для прогнозирования TS (prophet)
	\|\| \|\| \|\|		\|\| \|\| \|\|
	\|-		\|-
	~~\| style="background:#eaecf0;" \| '''17''', [[ Запись]] \|\| \|\| \|\| \|\|~~
	\|-		\|-
	\| style="background:#eaecf0;" \| '''18''', [[ Запись]] \|\| \|\| \|\| \|\|		\| style="background:#eaecf0;" \| '''-''', [[ Запись]] \|\| \|\| \|\| \|\|
			\|-
			\| style="background:#eaecf0;" \| '''-''', [[ Запись]] \|\| \|\| \|\| \|\|
	\|-		\|-
	\|}		\|}
Строка 168:		Строка 189:
	Инвайт в Anytask: ''T18GYvZ''		Инвайт в Anytask: ''T18GYvZ''

	* LinReg + inference: [[https://github.com/Murcha1990/MLDS_ML_2022/blob/main/Hometasks/HT1/HW1_Regression_with_inference.ipynb Тетрадка]] [[https://t.me/c/1784973718/15 Видео]] \| '''Дедлайн - 04.12.22 23:59 МСК'''		# LinReg + inference: [[https://github.com/Murcha1990/MLDS_ML_2022/blob/main/Hometasks/HT1/HW1_Regression_with_inference.ipynb Тетрадка]] [[https://t.me/c/1784973718/15 Видео]] \| '''Дедлайн - 04.12.22 23:59 МСК'''
	* First Step in NLP Bootcamp: [[https://www.kaggle.com/t/eb20383504ce4d85ba27c5b12e7767ec Соревнование]] [[https://stepik.org/course/129443/promo Материалы буткемпа]] \| '''Дедлайн - 11.12.22 17:00 МСК'''		# First Step in NLP Bootcamp: [[https://www.kaggle.com/t/eb20383504ce4d85ba27c5b12e7767ec Соревнование]] [[https://stepik.org/course/129443/promo Материалы буткемпа]] \| '''Дедлайн - 11.12.22 17:00 МСК'''
	* Сравнение деревянных моделей + SQL		# Сравнение деревянных моделей + SQL: [[https://colab.research.google.com/drive/154fRR9jE_PMV9dfHaKeLVhrMvaZgCc9I?usp=sharing Ноутбук]] \| '''Мягкий дедлайн - 11.02.23 23:59 МСК'''
			# Кластеризация
			# RecSys
	* Снижение размерности и визуализация		# (Бонус) Большая практическая работа // Самостоятельная реализация алгоритмов МО
	* Кластеризация
	* Большая практическая работа ~~// RecSys (ML)~~ // Самостоятельная реализация алгоритмов МО

	== Коллоквиум ==		== Коллоквиум ==

SavelyProkhorov: add colloque and exam paragraphs

2023-01-09T07:40:36Z

add colloque and exam paragraphs

@@ Строка 176: / Строка 176: @@
 * Кластеризация
 * Большая практическая работа // RecSys (ML) // Самостоятельная реализация алгоритмов МО
 == Литература ==

SavelyProkhorov: add HWs1&2 info

2023-01-09T07:29:22Z

add HWs1&2 info

← Предыдущая версия		Версия от 07:29, 9 января 2023
Строка 166:		Строка 166:

	== Домашние задания ==		== Домашние задания ==
	* LinReg + ~~OOP~~		Инвайт в Anytask: ''T18GYvZ''
	* ~~LinearClassification + SQL~~
	* Сравнение деревянных моделей + ~~inference~~		* LinReg + inference: [[https://github.com/Murcha1990/MLDS_ML_2022/blob/main/Hometasks/HT1/HW1_Regression_with_inference.ipynb Тетрадка]] [[https://t.me/c/1784973718/15 Видео]] \| '''Дедлайн - 04.12.22 23:59 МСК'''
			* First Step in NLP Bootcamp: [[https://www.kaggle.com/t/eb20383504ce4d85ba27c5b12e7767ec Соревнование]] [[https://stepik.org/course/129443/promo Материалы буткемпа]] \| '''Дедлайн - 11.12.22 17:00 МСК'''
			* Сравнение деревянных моделей + SQL


	* Снижение размерности и визуализация		* Снижение размерности и визуализация
	* Кластеризация		* Кластеризация
	* Большая практическая работа // ~~Kaggle // работа с текстами средствами~~ ML~~-моделей (?~~) // ~~RecSys (ML)~~		* Большая практическая работа // RecSys (ML) // Самостоятельная реализация алгоритмов МО

	== Литература ==		== Литература ==

SavelyProkhorov: half-course UPD

2023-01-09T07:22:55Z

half-course UPD

← Предыдущая версия		Версия от 07:22, 9 января 2023
Строка 40:		Строка 40:
	\|-		\|-
	\| style="background:#eaecf0;" \| '''2''', [[https://www.youtube.com/watch?v=PtHQCZ31p_Q&list=PLmA-1xX7IuzDYv6ZLvAbW7oJPh2kRbm50 Гр. 1 - Елена], [https://www.youtube.com/watch?v=mXM9FrQcZSk&list=PLmA-1xX7IuzDYv6ZLvAbW7oJPh2kRbm50 Гр.2 - Настя]] \|\|		\| style="background:#eaecf0;" \| '''2''', [[https://www.youtube.com/watch?v=PtHQCZ31p_Q&list=PLmA-1xX7IuzDYv6ZLvAbW7oJPh2kRbm50 Гр. 1 - Елена], [https://www.youtube.com/watch?v=mXM9FrQcZSk&list=PLmA-1xX7IuzDYv6ZLvAbW7oJPh2kRbm50 Гр.2 - Настя]] \|\|
	''~~Линейные методы классификации:~~''		''Линейная регрессия. Продолжение''

	~~Логистическая регрессия, калибровка вероятностей, метрики качества классификация~~
	\|\| 19.11.22 \|\|		\|\| 19.11.22 \|\|

	\|\|		\|\|
	\|-		\|-
	\| style="background:#eaecf0;" \| '''3''', [[ Запись]] \|\|		\| style="background:#eaecf0;" \| '''3''', [[https://www.youtube.com/watch?v=Uzj2sGvyF7Y&list=PLmA-1xX7IuzDYv6ZLvAbW7oJPh2kRbm50 Запись]] \|\|
	''Линейные методы классификации - 2:''		''Линейные методы классификации - 1:''

	~~SVM~~, ~~SVM-kernels, многоклассовая и multilabel-классификации~~		Логистическая регрессия, калибровка вероятностей. kNN
	\|\| 25.11.22 \|\|		\|\| 25.11.22 \|\|
			[https://youtu.be/hM64I2xcirM?list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db&t=545 Лекция] про классификацию; [https://github.com/Murcha1990/MLDS_ML_2022/blob/main/%D0%97%D0%B0%D0%BD%D1%8F%D1%82%D0%B8%D0%B5%203/LogReg.ipynb ноутбук] для самопроверки

			Stepik: [https://stepik.org/lesson/806516/step/1?unit=809692 кросс-валидация, параметры и гиперпараметры], [https://stepik.org/lesson/806466/step/1?unit=809642 связь ML-метрик с бизнесом]
	\|\|		\|\|
	\|-		\|-
	\| style="background:#eaecf0;" \| '''4''', [[ ~~Запись]] \|\|~~		\| style="background:#eaecf0;" \| '''4''', [[https://www.youtube.com/watch?v=BsoVGjTS9u0&list=PLmA-1xX7IuzDYv6ZLvAbW7oJPh2kRbm50 Запись]] \|\|
	~~''Метрические классификаторы~~:''		''Линейные методы классификации - 2:''

	~~kNN, naive Bayes classifier, быстрый поиск ближайших соседей~~
	~~\|\| 02~~.12.~~22 \|\|~~

	\|\|
	\|-
	~~\| style="background:#eaecf0;" \| '''5''', [[~~ Запись]] \|\|
	''~~Обработка признаков и работа с выбросами~~:''

	~~Способы работы с пропущенными значениями~~, ~~поиск аномалий, кодирование категориальных признаков (счётчики)~~		SVM, SVM-kernels. Метрики качества классификации. Счётчики.
	\|\| 09.12.22 \|\|		\|\| 02.12.22 \|\|
			[https://www.youtube.com/watch?v=dznJjpgJk1M&list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Лекция] про SVM и метрики классификации

	\|\|		[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdBt3vazDPEO89GiTwA_bTN43KCgG3waTOij7-MSQnuchwx1w/viewform?usp=sf_link Неоцениваемый тест]
			\|\| [https://colab.research.google.com/drive/1FShhecmXa3auinR3vugPGQAzE8CN2eaX?usp=sharing Ноутбук] с семинара
	\|-		\|-
	\| style="background:#eaecf0;" \| '''6''', [[ Запись]] \|\|		\| style="background:#eaecf0;" \| '''5''', [[https://www.youtube.com/watch?v=Nx2dJFV8PiI&list=PLmA-1xX7IuzDYv6ZLvAbW7oJPh2kRbm50 Запись]] \|\|
	''Снижение размерности данных:''		''Снижение размерности данных:''

	Методы отбора признаков, расширения SVD, MDS, t-SNE		Методы отбора признаков, расширения SVD, MDS, t-SNE
	\|\| 16.12.22 \|\|		\|\| 07.12.22 \|\|
			[https://www.youtube.com/watch?v=Amm-LR9OkL0&list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Лекция]
	\|\|		\|\|
	\|-		\|-
	\| style="background:#eaecf0;" \| '''7''', [[ ~~Запись~~]] \|\|		\| style="background:#eaecf0;" \| '''6''', [[https://www.youtube.com/watch?v=0knaj1xIBVs&list=PLmA-1xX7IuzDYv6ZLvAbW7oJPh2kRbm50 Гр.1 (Елена)], [https://www.youtube.com/watch?v=IVy-U6vEYlI&list=PLmA-1xX7IuzDYv6ZLvAbW7oJPh2kRbm50 Гр.2 (Настя)]] \|\|
	''Решающие деревья и их композиции:''		''Решающие деревья и их композиции:''

	Алгоритм построения дерева, критерии информативности (регрессия и классификация), обработка пропусков для деревьев, стрижка и регуляризация		Алгоритм построения дерева, критерии информативности (регрессия и классификация), обработка пропусков для деревьев, стрижка и регуляризация
	\|\| \|\|		\|\| 09.12.22 \|\|
			[https://www.youtube.com/watch?v=vyIdAjcOFrE&list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Лекция] (с 25-й минуты), [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/lecture-notes/lecture08-trees.pdf Конспект] Евгения Соколова

			[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSd-hpKFIVuhd4YKcvf76QwZil9mlVMfBf6wqEqRcaG1xTCoMw/viewform?usp=sf_link Неоцениваемый тест] по деревьям и AUC-ROC
	\|\|		\|\|
	\|-		\|-
	\| style="background:#eaecf0;" \| '''8''', [[ Запись]] \|\|		\| style="background:#eaecf0;" \| '''7''', [[https://www.youtube.com/watch?v=BUCOJCb7a9Q&list=PLmA-1xX7IuzDYv6ZLvAbW7oJPh2kRbm50 Запись]] \|\|
	''Решающие деревья и их композиции - 2:''		''Решающие деревья и их композиции - 2:''

	Разложение ошибки на шум, смещение и разброс; бэггинг; случайный лес		Разложение ошибки на шум, смещение и разброс; бэггинг; случайный лес
	\|\| \|\|		\|\| 16.12.22 \|\|
			[https://habr.com/ru/company/ods/blog/323890/ Параграф "Разложение ошибки на смещение и разброс"]

			[https://stepik.org/course/125501/syllabus Уроки 6.4, 6.5 на Stepik]

			[https://www.youtube.com/watch?v=X4arg_OLxUk&list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db Лекция] про разложение ошибки и случайный лес, [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/lecture-notes/lecture09-ensembles.pdf Конспект] к ней
	\|\|		\|\|
	\|-		\|-
	\| style="background:#eaecf0;" \| '''9''', [[ Запись]] \|\|		\| style="background:#eaecf0;" \| '''8''', [[https://www.youtube.com/watch?v=KDxPNMjZHas&list=PLmA-1xX7IuzDYv6ZLvAbW7oJPh2kRbm50 Запись]] \|\|
	''Решающие деревья и их композиции - 3:''		''Решающие деревья и их композиции - 3:''

	Бустинг, градиентный бустинг над решающими деревьями, различные интерпретации GB; прочие подходы к ансамблированию		Бустинг, градиентный бустинг над решающими деревьями, различные интерпретации GB; прочие подходы к ансамблированию
	\|\| \|\|		\|\| 19.12.22 \|\|
			[https://www.youtube.com/watch?v=i7i70FkWUL8&list=PLEwK9wdS5g0qi14fXKFnFzruUDg3nl6db&index=36#t=12m01s Лекция], [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/lecture-notes/lecture10-ensembles.pdf Конспект] про градиентный бустинг, [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/blob/master/2021-fall/lecture-notes/lecture11-ensembles.pdf Текст] про его модификации
	\|\|		\|\|
	\|-		\|-
Строка 154:		Строка 154:

	=== Записи консультаций ===		=== Записи консультаций ===
			1. [https://www.youtube.com/watch?v=timkOT1gRA0&list=PLmA-1xX7IuzDYv6ZLvAbW7oJPh2kRbm50 Консультация] к соревнованию First Step in NLP Bootcamp (05.12.22) [[https://sticky-impulse-1a9.notion.site/027d5b67a9574924b730eaadce3f8755 Notion-страница с советами]]

			2. [https://www.youtube.com/watch?v=kLHpFZ5wHoo&list=PLmA-1xX7IuzDYv6ZLvAbW7oJPh2kRbm50 Консультация] к коллоквиуму (27.12.22)

	==Формула оценивания==		==Формула оценивания==

← Предыдущая версия		Версия от 10:09, 11 марта 2023
Строка 186:		Строка 186:
	# LinReg + inference: [[https://github.com/Murcha1990/MLDS_ML_2022/blob/main/Hometasks/HT1/HW1_Regression_with_inference.ipynb Тетрадка]] [[https://t.me/c/1784973718/15 Видео]] \| '''Дедлайн - 04.12.22 23:59 МСК'''		# LinReg + inference: [[https://github.com/Murcha1990/MLDS_ML_2022/blob/main/Hometasks/HT1/HW1_Regression_with_inference.ipynb Тетрадка]] [[https://t.me/c/1784973718/15 Видео]] \| '''Дедлайн - 04.12.22 23:59 МСК'''
	# First Step in NLP Bootcamp: [[https://www.kaggle.com/t/eb20383504ce4d85ba27c5b12e7767ec Соревнование]] [[https://stepik.org/course/129443/promo Материалы буткемпа]] \| '''Дедлайн - 11.12.22 17:00 МСК'''		# First Step in NLP Bootcamp: [[https://www.kaggle.com/t/eb20383504ce4d85ba27c5b12e7767ec Соревнование]] [[https://stepik.org/course/129443/promo Материалы буткемпа]] \| '''Дедлайн - 11.12.22 17:00 МСК'''
	# Сравнение деревянных моделей + SQL: [[https://~~colab.research.google~~.com/~~drive~~/~~154fRR9jE_PMV9dfHaKeLVhrMvaZgCc9I?usp=sharing~~ Ноутбук]] \| '''Мягкий дедлайн - 11.02.23 23:59 МСК'''		# Сравнение деревянных моделей + SQL: [[https://github.com/Murcha1990/MLDS_ML_2022/blob/main/Hometasks/HT3/HW3_woodenML.ipynb Ноутбук]] \| '''Мягкий дедлайн - 11.02.23 23:59 МСК'''
	# Кластеризация: [[https://github.com/Murcha1990/MLDS_ML_2022/tree/main/Hometasks/HT4 Ноутбук]] \| '''Мягкий дедлайн - 05.03.23 23:59 МСК'''		# Кластеризация: [[https://github.com/Murcha1990/MLDS_ML_2022/tree/main/Hometasks/HT4/Hometask4_clustering.ipynb Ноутбук]] \| '''Мягкий дедлайн - 05.03.23 23:59 МСК'''
	# RecSys		# RecSys: [[https://github.com/Murcha1990/MLDS_ML_2022/blob/main/Hometasks/HT5/Hometask5_RecSys.ipynb Ноутбук]] \| '''Жёсткий дедлайн - 24.03.23 23:59 МСК'''

	== Коллоквиум ==		== Коллоквиум ==