Marina Ananyeva: /* Материалы курса */

2025-01-15T23:23:26Z

Материалы курса

@@ Строка 59: / Строка 59: @@
 ==Материалы курса==
-Еженедельные квизы и записи трансляций доступны [http://edu.tinkoff.ru/all-activities/courses/b4e80a4b-436d-413d-ae61-be88bcdcbb29 по ссылке]
+Еженедельные квизы и записи трансляций доступны [ по ссылке]
 {| class="wikitable"
@@ Строка 65: / Строка 65: @@
   ! Неделя !! Тема !! Материалы !! Домашнее задание !! Дедлайн
 |-
-| style="background:#eaecf0;" | '''1''' || Введение в рекомендательные системы  || [https://github.com/anamarina/RecSys_course/blob/2024/week1/Lecture1.pdf Лекция и семинар] || - || -
+| style="background:#eaecf0;" | '''1''' || Введение в рекомендательные системы  || [https://github.com/anamarina/RecSys_course/tree/2025/week1 Лекция и семинар] || - || -
 |-
 |}

Marina Ananyeva: /* Список литературы */

2025-01-15T23:19:26Z

Список литературы

← Предыдущая версия		Версия от 23:19, 15 января 2025
Строка 106:		Строка 106:

	==Список литературы==		==Список литературы==
	1. Recommender Systems Handbook. Francesco Ricci et al, Springer, 2022
			1. Recommender Systems Handbook. Francesco Ricci et al, Springer, 2022

	2. Hands-On Recommendation Systems with Python. Rounak Banik, 2018		2. Hands-On Recommendation Systems with Python. Rounak Banik, 2018

	3. Building Recommendations Systems in Python and JAX. Brian Bischof et al, 2018		3. Building Recommendations Systems in Python and JAX. Brian Bischof et al, 2018

	4. Practical Recommender Systems. Kim Falk, 2019		4. Practical Recommender Systems. Kim Falk, 2019
	5. Session-Based Recommender Systems Using Deep Learning. Reza Ravanmehr et
	al. Springer, 2024		5. Session-Based Recommender Systems Using Deep Learning. Reza Ravanmehr et al. Springer, 2024

	6. Designing Machine Learning Systems. Chip Huyen, 2022		6. Designing Machine Learning Systems. Chip Huyen, 2022

	7. Designing Data-Intensive Applications. Martin Kleppmann, 2017		7. Designing Data-Intensive Applications. Martin Kleppmann, 2017

Marina Ananyeva: /* Список литературы */

2025-01-15T23:18:28Z

Список литературы

← Предыдущая версия		Версия от 23:18, 15 января 2025
Строка 106:		Строка 106:

	==Список литературы==		==Список литературы==
	1~~. Charu C. Aggarwal~~. Recommender Systems~~: The Textbook~~, Springer, ~~April 2016 – Режим доступа: https://www~~.~~springer~~.~~com/gp/book/9783319296579~~		1. Recommender Systems Handbook. Francesco Ricci et al, Springer, 2022
			2. Hands-On Recommendation Systems with Python. Rounak Banik, 2018
	2. Recommender Systems ~~Handbook~~. ~~Francesco Ricci~~, ~~Lior Rokach, Bracha Shapira (Eds~~.), Springer, ~~2022 – Режим доступа: https://link~~.~~springer~~.~~com/book/10~~.~~1007/978~~-~~1-0716-2197-4~~		3. Building Recommendations Systems in Python and JAX. Brian Bischof et al, 2018
			4. Practical Recommender Systems. Kim Falk, 2019
			5. Session-Based Recommender Systems Using Deep Learning. Reza Ravanmehr et
			al. Springer, 2024
			6. Designing Machine Learning Systems. Chip Huyen, 2022
			7. Designing Data-Intensive Applications. Martin Kleppmann, 2017

Marina Ananyeva: /* Оценки */

2025-01-15T23:17:47Z

Оценки

← Предыдущая версия		Версия от 23:17, 15 января 2025
Строка 42:		Строка 42:

	==Оценки==		==Оценки==
	[https://docs.google.com/spreadsheets/d/~~1ODp5Hw5QZmo~~-~~Mvw2nZ9nNTdT0zRgk8m4HAuN0-zz1KI~~/edit?usp=sharing Таблица с оценками]		[https://docs.google.com/spreadsheets/d/13IqUHcFiQhee1CiFSZrfozbWc9r-mIDXfJKKTxKV5Nc/edit?usp=sharing Таблица с оценками]

	Определим накопленную оценку как '''Накоп = (0.3 * ДЗ + 0.25 * Т ~~+ 0.15 * Р~~) / 0.7'''		Определим накопленную оценку как '''Накоп = (0.3 * ДЗ + 0.3 * Т) / 0.6'''

	Оценка ставится по формуле:		Оценка ставится по формуле:
	'''Final grade = Округление(0.7 * Накоп + 0.3 * Э)''', где		'''Final grade = Округление(0.6 * Накоп + 0.4 * Э)''', где

	'''ДЗ''' - среднее за 2 домашних ~~задания~~. Одно на тему имплементации метрик оценки качества ранжирования, другое - участие в открытом соревновании по рекомендательным системам на онлайн платформе ~~(Boosters/~~Kaggle).		'''ДЗ''' - среднее за 5 домашних заданий. Одно на тему имплементации метрик оценки качества ранжирования, другое - участие в открытом соревновании по рекомендательным системам на онлайн платформе Kaggle.

	'''Т''' - средняя арифметическая оценка за 15 тестов, которые проводятся на базе Google Forms/Anytask. Каждый тест содержит от 4 до 10 вопросов на пройденную тему последних лекции и семинаре в формате открытых вопросов либо с выбором ответов.		'''Т''' - средняя арифметическая оценка за 19 тестов, которые проводятся на базе Google Forms/Anytask. Каждый тест содержит от 4 до 10 вопросов на пройденную тему последних лекции и семинаре в формате открытых вопросов либо с выбором ответов.

	'''Р''' - критический анализ выбранной научной статьи на тему рекомендательных систем из предложенного списка. Состоит из 5 заданий, каждое задание оценивается на 0, 1 или 2 балла.		'''Э''' - устный, дистанционный экзамен на онлайн платформе Talk. Разрешается пользоваться материалами. Экзамен неблокирующий. Продолжительность - 15 минут на студента. Максимальная оценка 10 баллов на основе общего впечатления преподавателя от ответов студента.

	'''Э''' - устный, дистанционный экзамен на онлайн платформе ~~Zoom~~. Разрешается пользоваться материалами. Экзамен неблокирующий. Продолжительность - 15 минут на студента. Максимальная оценка 10 баллов на основе общего впечатления преподавателя от ответов студента.

	Если '''Накоп >= 8''' и '''Т >= 8''', то студент может получить '''Накоп''' в качестве итоговой оценки, не приходя на экзамен. Значения порогов могут быть пересмотрены с учетом фактической общей успеваемости потока.		Если '''Накоп >= 8''' и '''Т >= 8''', то студент может получить '''Накоп''' в качестве итоговой оценки, не приходя на экзамен. Значения порогов могут быть пересмотрены с учетом фактической общей успеваемости потока.

Marina Ananyeva: /* Контакты */

2025-01-15T23:16:09Z

Контакты

← Предыдущая версия		Версия от 23:16, 15 января 2025
Строка 24:		Строка 24:
	\|-		\|-
	\| \|		\| \|
	\| style="background:#eaecf0; border: 2px solid gray;" colspan="4" \| '''Контакты'''		\| style="background:#eaecf0; border: 2px solid gray;" colspan="5" \| '''Контакты'''
	\|- style="border: 2px solid gray;"		\|- style="border: 2px solid gray;"
	! Преподаватели		! Преподаватели
Строка 33:		Строка 33:
	\|- style="border: 2px solid gray;"		\|- style="border: 2px solid gray;"
	! Ассистенты		! Ассистенты
	\| style="border: 2px solid gray;" ~~colspan~~="3" \| [https://t.me/~~mdeil007 Т~~]		\| style="border: 2px solid gray;" \| [https://t.me/Sllaavva Вячеслав Юсупов]
			\| style="border: 2px solid gray;" \| [https://t.me/amadare14 Мария Кокоева]
			\| style="border: 2px solid gray;" \| [https://t.me/janinaal Яна Журович]
			\| style="border: 2px solid gray;" \| [https://t.me/Konstantinator Констатин Чайников]
			\| style="border: 2px solid gray;"\| [https://t.me/ambdash Дарья Прудникова]
	\|-		\|-
	\|}		\|}

Marina Ananyeva: /* Контакты */

2025-01-15T23:06:51Z

Контакты

← Предыдущая версия		Версия от 23:06, 15 января 2025
Строка 21:		Строка 21:
	Репозиторий курса: [https://github.com/anamarina/RecSys_course Github]		Репозиторий курса: [https://github.com/anamarina/RecSys_course Github]

	~~Чат курса: [https://t.me/+eFmJENLT9TpmZWRi Telegram]~~
	{\| class="wikitable" style="text-align:center; width:30%; border:none; cellpadding=5px;"		{\| class="wikitable" style="text-align:center; width:30%; border:none; cellpadding=5px;"
	\|-		\|-
	\| \|		\| \|
	\| style="background:#eaecf0; border: 2px solid gray;" colspan="3" \| '''Контакты'''		\| style="background:#eaecf0; border: 2px solid gray;" colspan="4" \| '''Контакты'''
	\|- style="border: 2px solid gray;"		\|- style="border: 2px solid gray;"
	! Преподаватели		! Преподаватели
Строка 31:		Строка 30:
	\| style="border: 2px solid gray;" \| [https://t.me/lashinin Олег Лашинин]		\| style="border: 2px solid gray;" \| [https://t.me/lashinin Олег Лашинин]
	\| style="border: 2px solid gray;" \| [https://t.me/deethereal Денис Красильников]		\| style="border: 2px solid gray;" \| [https://t.me/deethereal Денис Красильников]
			\| style="border: 2px solid gray;" \| [https://t.me/pechatov Михаил Печатов]
	\|- style="border: 2px solid gray;"		\|- style="border: 2px solid gray;"
	! ~~Ассистент~~		! Ассистенты
	\| style="border: 2px solid gray;" colspan="3" \| [https://t.me/mdeil007 ~~Данил Иванов~~]		\| style="border: 2px solid gray;" colspan="3" \| [https://t.me/mdeil007 Т]
	\|-		\|-
	\|}		\|}

Marina Ananyeva: /* О курсе */

2025-01-14T13:10:12Z

О курсе

← Предыдущая версия		Версия от 13:10, 14 января 2025
Строка 3:		Строка 3:
	Курс нацелен на формирование у слушателя достаточных знаний, навыков и компетенций для построения рекомендательных систем. Курс является прикладным и охватывает все продвинутые темы, необходимые для успешного применения как в индустрии, так и в академических исследованиях. Слушатели курса научатся постановке и имплементации рекомендательных ML моделей на Python от простой коллаборативной фильтрации до современных нейронных сетей.		Курс нацелен на формирование у слушателя достаточных знаний, навыков и компетенций для построения рекомендательных систем. Курс является прикладным и охватывает все продвинутые темы, необходимые для успешного применения как в индустрии, так и в академических исследованиях. Слушатели курса научатся постановке и имплементации рекомендательных ML моделей на Python от простой коллаборативной фильтрации до современных нейронных сетей.

	[https://docs.google.com/document/d/~~1LtN4PqIyNgdGd1WFGVpz31H5djEEcvEbHww-YhzPDc0~~/edit?usp=sharing ПУД]		[https://docs.google.com/document/d/1dY4PdGA69IADRcnhWvsWhxRFdHNGsWU_/edit?usp=sharing&ouid=104963596150558587903&rtpof=true&sd=true ПУД]

	== Цели и результаты курса ==		== Цели и результаты курса ==

Marina Ananyeva: /* Контакты */

2024-05-06T14:11:52Z

Контакты

← Предыдущая версия		Версия от 14:11, 6 мая 2024
Строка 27:		Строка 27:
	\| style="background:#eaecf0; border: 2px solid gray;" colspan="3" \| '''Контакты'''		\| style="background:#eaecf0; border: 2px solid gray;" colspan="3" \| '''Контакты'''
	\|- style="border: 2px solid gray;"		\|- style="border: 2px solid gray;"
	! ~~Преподаватель~~		! Преподаватели
	\| style="border: 2px solid gray;" \| [https://t.me/ananyevame Марина Ананьева]		\| style="border: 2px solid gray;" \| [https://t.me/ananyevame Марина Ананьева]
	\| style="border: 2px solid gray;" \| [https://t.me/lashinin Олег Лашинин]		\| style="border: 2px solid gray;" \| [https://t.me/lashinin Олег Лашинин]

Marina Ananyeva в 14:11, 6 мая 2024

2024-05-06T14:11:33Z

@@ Строка 76: / Строка 76: @@
 |-
 | style="background:#eaecf0;" | '''7''' || Sequential-based подходы || [https://github.com/anamarina/RecSys_course/blob/2024/week7/Lecture7.pdf Лекция] [https://github.com/anamarina/RecSys_course/blob/2024/week7/seq.ipynb Семинар] || [https://github.com/anamarina/RecSys_course/blob/2024/hw/HSE_RecSys_HW1.ipynb ДЗ1] || 24.03.24 23:59 MSK
 |-
 |}

Dkivanov: /* Материалы курса */

2024-03-14T21:41:47Z

Материалы курса

← Предыдущая версия		Версия от 21:41, 14 марта 2024
Строка 75:		Строка 75:
	\| style="background:#eaecf0;" \| '''6''' \|\| Гибридные подходы \|\| to be added \|\| - \|\| -		\| style="background:#eaecf0;" \| '''6''' \|\| Гибридные подходы \|\| to be added \|\| - \|\| -
	\|-		\|-
	\| style="background:#eaecf0;" \| '''7''' \|\| Sequential подходы \|\| - \|\| [https://github.com/anamarina/RecSys_course/blob/2024/hw/HSE_RecSys_HW1.ipynb ДЗ1] \|\| 24.03.24 23:59 MSK		\| style="background:#eaecf0;" \| '''7''' \|\| Sequential-based подходы \|\| [https://github.com/anamarina/RecSys_course/blob/2024/week7/Lecture7.pdf Лекция] [https://github.com/anamarina/RecSys_course/blob/2024/week7/seq.ipynb Семинар] \|\| [https://github.com/anamarina/RecSys_course/blob/2024/hw/HSE_RecSys_HW1.ipynb ДЗ1] \|\| 24.03.24 23:59 MSK
	\|-		\|-
	\|}		\|}

Рекомендательные системы - История изменений

Marina Ananyeva: /* Материалы курса */

Marina Ananyeva: /* Список литературы */

Marina Ananyeva: /* Список литературы */

Marina Ananyeva: /* Оценки */

Marina Ananyeva: /* Контакты */

Marina Ananyeva: /* Контакты */

Marina Ananyeva: /* О курсе */

Marina Ananyeva: /* Контакты */

Marina Ananyeva в 14:11, 6 мая 2024

Dkivanov: /* Материалы курса */