Машинное обучение для лингвистов: различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к навигации Перейти к поиску
Нет описания правки
 
(не показаны 3 промежуточные версии этого же участника)
Строка 4: Строка 4:
[https://t.me/joinchat/EVGQlkTn6X4UQXxqbCKIlQ чат в телеграме для вопросов]
[https://t.me/joinchat/EVGQlkTn6X4UQXxqbCKIlQ чат в телеграме для вопросов]


[https://github.com/echernyak/ML-for-compling https://t.me/joinchat/EVGQlkTn6X4UQXxqbCKIlQ]
[https://t.me/ml_for_compling канал в телеграме для объявлений]
 
[канал в телеграме для объявлений https://t.me/ml_for_compling]


[https://github.com/echernyak/ML-for-compling репозиторий]


== Неделя 1. 11/11/17 ==  
== Неделя 1. 11/11/17 ==  
Строка 16: Строка 15:


Домашнее задание: кластеризация новостей (до 23:59 1.12.17)
Домашнее задание: кластеризация новостей (до 23:59 1.12.17)
== Неделя 2. 25/11/17 ==
Лекция: введение в МО. Классификация  текстов. Метод Наивного Байеса и логистическая регрессия
Лабораторная работа: Pipeline для кластеризации текстов
Домашнее задание: классификация новостей (до 10.1.18 23:59)
== Неделя 3. 9/12/17 ==
Лекция: Классификация последовательностей. HMM, MEMM, CRF
Лабораторная работа: HMM для POS-tagging'а

Текущая версия от 12:38, 8 декабря 2017

Машинное обучение в ШЛ 2017/18

чат в телеграме для вопросов

канал в телеграме для объявлений

репозиторий

Неделя 1. 11/11/17

Лекция: введение в МО. Кластеризация текстов. Иерахические алгоритмы, алгоритм k-средних, тематическое моделирование как кластеризация

Лабораторная работа: Pipeline для кластеризации текстов

Домашнее задание: кластеризация новостей (до 23:59 1.12.17)

Неделя 2. 25/11/17

Лекция: введение в МО. Классификация текстов. Метод Наивного Байеса и логистическая регрессия

Лабораторная работа: Pipeline для кластеризации текстов

Домашнее задание: классификация новостей (до 10.1.18 23:59)

Неделя 3. 9/12/17

Лекция: Классификация последовательностей. HMM, MEMM, CRF

Лабораторная работа: HMM для POS-tagging'а