Майнор Интеллектуальный анализ данных/Современные методы машинного обучения - История изменений

Esokolov: /* Правила выставления оценок */

2019-11-04T15:37:00Z

Правила выставления оценок

← Предыдущая версия		Версия от 15:37, 4 ноября 2019
Строка 55:		Строка 55:
	* Письменный экзамен		* Письменный экзамен

	Также в рамках курса студенты могут изучить онлайн-курс How to Win a Data Science Competition. За его успешное прохождение будет выставлено 10 бонусных баллов, которые можно прибавить к оценке за любое из домашних заданий или за любую проверочную работу.		Также в рамках курса студенты могут изучить онлайн-курс How to Win a Data Science Competition. За его успешное прохождение будет выставлено 10 бонусных баллов, которые можно прибавить к оценке за любое из домашних заданий или за любую проверочную работу. Чтобы получить эти баллы, курс надо сдать до 18 декабря включительно.

	Итоговая оценка вычисляется по формуле:		Итоговая оценка вычисляется по формуле:

Esokolov: /* Правила выставления оценок */

2019-11-04T15:28:52Z

Правила выставления оценок

← Предыдущая версия		Версия от 15:28, 4 ноября 2019
Строка 54:		Строка 54:
	* Контрольная где-то в середине курса		* Контрольная где-то в середине курса
	* Письменный экзамен		* Письменный экзамен

			Также в рамках курса студенты могут изучить онлайн-курс How to Win a Data Science Competition. За его успешное прохождение будет выставлено 10 бонусных баллов, которые можно прибавить к оценке за любое из домашних заданий или за любую проверочную работу.

	Итоговая оценка вычисляется по формуле:		Итоговая оценка вычисляется по формуле:

Esokolov: /* Правила выставления оценок */

2019-11-04T15:23:45Z

Правила выставления оценок

← Предыдущая версия		Версия от 15:23, 4 ноября 2019
Строка 57:		Строка 57:
	Итоговая оценка вычисляется по формуле:		Итоговая оценка вычисляется по формуле:

	Округление(0.5 * ДЗ + 0.1 * ПР + 0.2 * КР + 0.2 * Э)		Округление(0.4 * ДЗ + 0.1 * ПР + 0.2 * КР + 0.3 * Э)

	ДЗ — средняя оценка за практические домашние задания		ДЗ — средняя оценка за практические домашние задания

Esokolov: /* Правила выставления оценок */

2019-11-04T15:22:32Z

Правила выставления оценок

← Предыдущая версия		Версия от 15:22, 4 ноября 2019
Строка 57:		Строка 57:
	Итоговая оценка вычисляется по формуле:		Итоговая оценка вычисляется по формуле:

	Округление(0.4 * ДЗ + 0.1 * ПР + 0.2 * КР ~~+ 0.1 * ОК~~ + 0.2 * Э)		Округление(0.5 * ДЗ + 0.1 * ПР + 0.2 * КР + 0.2 * Э)

	ДЗ — средняя оценка за практические домашние задания		ДЗ — средняя оценка за практические домашние задания
Строка 64:		Строка 64:

	КР — оценка за контрольную работу		КР — оценка за контрольную работу

	~~ОК — оценка, полученная на Coursera за курс "How to Win a Data Science Competition"~~

	Э — оценка за экзамен		Э — оценка за экзамен

Sorain: /* Семинары */

2019-10-20T11:54:44Z

Семинары

← Предыдущая версия		Версия от 11:54, 20 октября 2019
Строка 97:		Строка 97:
	'''Семинар 6''' (17 октября). Свёрточные нейросети. Part 2 -- Model zoo. [[https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/sem5/05_finetuning.ipynb Ноутбук]]		'''Семинар 6''' (17 октября). Свёрточные нейросети. Part 2 -- Model zoo. [[https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/sem5/05_finetuning.ipynb Ноутбук]]

	'''Семинар 7''' (31 октября). Свёрточные нейросети. Part 3 -- Training Tricks. [[~~https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/sem5/05_finetuning.ipynb Ноутбук~~]]		'''Семинар 7''' (31 октября). Свёрточные нейросети. Part 3 -- Training Tricks. [[TBA]]

	== Практические задания ==		== Практические задания ==

Sorain: /* Семинары */

2019-10-20T11:54:21Z

Семинары

← Предыдущая версия		Версия от 11:54, 20 октября 2019
Строка 88:		Строка 88:

	'''Семинар 2''' (19 сентября). Знакомство с TensorFlow. Первая нейронная сеть. [[https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/02%20tensorflow.ipynb Ноутбук]]		'''Семинар 2''' (19 сентября). Знакомство с TensorFlow. Первая нейронная сеть. [[https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/02%20tensorflow.ipynb Ноутбук]]

			'''Семинар 3''' (26 сентября). Backpropagation. Part 1. [[https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/sem3/3_backprop.ipynb Ноутбук]]

			'''Семинар 4''' (3 октября). Backpropagation. Part 2. [[https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/sem3/3_backprop.ipynb Ноутбук]]

			'''Семинар 5''' (10 октября). Свёрточные нейросети. Part 1 -- Intro. [[https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/4_cnn.ipynb Ноутбук]]

			'''Семинар 6''' (17 октября). Свёрточные нейросети. Part 2 -- Model zoo. [[https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/sem5/05_finetuning.ipynb Ноутбук]]

			'''Семинар 7''' (31 октября). Свёрточные нейросети. Part 3 -- Training Tricks. [[https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/sem5/05_finetuning.ipynb Ноутбук]]

	== Практические задания ==		== Практические задания ==

Sorain: /* Практические задания */

2019-10-20T11:49:53Z

Практические задания

← Предыдущая версия		Версия от 11:49, 20 октября 2019
Строка 97:		Строка 97:

	Мягкий дедлайн — 23 сентября, 03:59. Жёсткий дедлайн — 25 сентября, 23:59.		Мягкий дедлайн — 23 сентября, 03:59. Жёсткий дедлайн — 25 сентября, 23:59.

			'''Домашнее задание 2'''

			[https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/hw2/hw2_tensorflow.ipynb Ноутбук]

			Мягкий дедлайн — 7 октября 03:59. Жёсткий дедлайн — 10 октября, 23:59.

			'''Домашнее задание 3'''

			[https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/hw3/hw3.ipynb Ноутбук]

			Мягкий дедлайн — 3 ноября 03:59. Жёсткий дедлайн — 5 ноября, 23:59.

	== Контрольная работа ==		== Контрольная работа ==

Esokolov: /* Семинары */

2019-09-20T15:47:41Z

Семинары

← Предыдущая версия		Версия от 15:47, 20 сентября 2019
Строка 85:		Строка 85:
	==Семинары==		==Семинары==

	'''Семинар 1''' (12 сентября). Градиентный спуск. SGD, Momentum, AdaGrad, RMSProp, Adam. [https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/01_gradient_descent.ipynb Ноутбук]		'''Семинар 1''' (12 сентября). Градиентный спуск. SGD, Momentum, AdaGrad, RMSProp, Adam. [[https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/01_gradient_descent.ipynb Ноутбук]]

	'''Семинар 2''' (19 сентября). Знакомство с TensorFlow. Первая нейронная сеть [https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/02%20tensorflow.ipynb Ноутбук]		'''Семинар 2''' (19 сентября). Знакомство с TensorFlow. Первая нейронная сеть. [[https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/02%20tensorflow.ipynb Ноутбук]]

	== Практические задания ==		== Практические задания ==

Esokolov: /* Семинары */

2019-09-20T15:47:13Z

Семинары

← Предыдущая версия		Версия от 15:47, 20 сентября 2019
Строка 37:		Строка 37:
	\| ИАД-1 \|\| [https://t.me/nbagiyan Багиян Нерсес Карленович] \|\| Мария Головина \|\| LNG31El		\| ИАД-1 \|\| [https://t.me/nbagiyan Багиян Нерсес Карленович] \|\| Мария Головина \|\| LNG31El
	\|-		\|-
	\| ИАД-2 \|\| Абакумова Ольга Витальевна \|\| Даниил Гонтарь \|\| TYoAcIh \|\|		\| ИАД-2 \|\| Абакумова Ольга Витальевна \|\| Даниил Гонтарь \|\| TYoAcIh
	\|-		\|-
	\| ИАД-3 \|\| Анвардинов Шариф Ринатович \|\| Глеб Бобровских \|\| T6OD7dR \|\|		\| ИАД-3 \|\| Анвардинов Шариф Ринатович \|\| Глеб Бобровских \|\| T6OD7dR
	\|-		\|-
	\| ИАД-4 \|\| Хайдуров Руслан Александрович \|\| Пётр Жижин \|\| xa50QxO		\| ИАД-4 \|\| Хайдуров Руслан Александрович \|\| Пётр Жижин \|\| xa50QxO

Esokolov: /* Семинары */

2019-09-20T15:47:02Z

Семинары

← Предыдущая версия		Версия от 15:47, 20 сентября 2019
Строка 84:		Строка 84:

	==Семинары==		==Семинары==

			'''Семинар 1''' (12 сентября). Градиентный спуск. SGD, Momentum, AdaGrad, RMSProp, Adam. [https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/01_gradient_descent.ipynb Ноутбук]

			'''Семинар 2''' (19 сентября). Знакомство с TensorFlow. Первая нейронная сеть [https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/02%20tensorflow.ipynb Ноутбук]

	== Практические задания ==		== Практические задания ==