Машинное обучение 2/2026 2027: различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к навигации Перейти к поиску
Новая страница: «== О курсе == 280px|borderless|left Курс читается для студентов 3-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3-4 модулях. Проводится с 2016 года. '''Лектор:''' [http://www.hse.ru/staff/esokolov Соколов Евгений Андреевич]»
 
Нет описания правки
 
(не показано 11 промежуточных версий этого же участника)
Строка 8: Строка 8:


'''Лектор:''' [http://www.hse.ru/staff/esokolov Соколов Евгений Андреевич]
'''Лектор:''' [http://www.hse.ru/staff/esokolov Соколов Евгений Андреевич]
=== Полезные ссылки ===
[https://www.hse.ru/ba/ami/courses/1048904115.html Карточка курса и программа]
[https://github.com/esokolov/ml-course-hse/tree/master/ml2-2026-fall Материалы]
[https://github.com/esokolov/ml-course-hse Репозиторий с материалами на GitHub]
Почта для сдачи домашних заданий (на самом деле задания сдаются в AnyTask, но если он не работает, то присылайте на почту): hse.cs.ml+<номер группы>@gmail.com (например, hse.cs.ml+161@gmail.com)
[https://t.me/+scnOhN5a-kkwMjEy Канал в telegram для объявлений]
[https://t.me/+D4w_iuOwHYA5MjIy Чат в telegram для обсуждений] (предназначение чата до конца не ясно, вопросы может быть правильнее задавать в чатах групп)
[https://anytask.org/course/1293 Anytask для сдачи домашних заданий]
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1j3lfzTLXtHbNJgyLsfbGcqGFyhb1yzw5VMRI3TBspbE/edit?usp=sharing Таблица с оценками]
[https://disk.yandex.ru/d/FCYfQZ7NUkA3DQ Плейлист с записями занятий]
'''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм лектору (esokolov@) или семинаристу.
Вопросы по материалам лекций/семинаров и по заданиям лучше всего оформлять в виде [https://github.com/esokolov/ml-course-hse/issues Issue] в [https://github.com/esokolov/ml-course-hse github-репозитории курса].
=== Семинары ===
{| class="wikitable"
|-
! Группа                                    !! Преподаватель                                                                                                                              !! Учебный ассистент
|-
| БПМИ241                              || [https://t.me/epbugaev Бугаев Егор] || [https://t.me/alibaba_dushan Бабинский Георгий], [https://t.me/daaamn1T Дубовицкий Алексей]
|-
| БПМИ242                                || [https://t.me/ponomarchuk_anna Пономарчук Анна] || [https://t.me/YaItco Маркотенко Александр], [https://t.me/alex_karachun Карачун Александр]
|-
| БПМИ243                              || [https://t.me/allwheelsdrive0 Петров Олег] || [https://t.me/kryalka Синицина Софья], [https://t.me/karishaiv Иванова Карина]
|-
| БПМИ244                                || [https://t.me/plxlrd Шевченко Артём] || [https://t.me/truesimpp Пастушенко Вадим], [https://t.me/krabupel Архипов Виктор]
|-
| БПМИ245 ||  [https://t.me/ttpo100ajiex Абрамов Александр] || [https://t.me/priymak_s Приймак Сергей], [https://t.me/anna_paramoshka Парамонова Анна]
|-
| ЭАД ||  [https://t.me/irra_po Полякова Ирина] || [https://t.me/Gaunr07 Гаунов Рустам]
|-
| ВСН || [https://t.me/malov_pavel Малов Павел] || [https://t.me/Gleb_Semenoff Семенов Глеб], [https://t.me/n1kon0ff Никонов Владимир]
|-
| КНАД || [https://t.me/starminalush Изюмова Анастасия] || [https://t.me/sodeniZz Матвеев Денис], [https://t.me/siehfis Филиппович Мария]
|-
| КПВ || [https://t.me/Ppilif Ульянкин Филипп] || [https://t.me/lizyn Зорькина Елизавета], [https://t.me/tupoygleb Кузнеченкова Елизавета]
|}
=== Правила выставления оценок ===
В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Самостоятельные работы на семинарах, проверяющие знание основных фактов с лекций
* Практические домашние работы на Python
* Устный коллоквиум
* Письменный экзамен
Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за работу в семестре и оценки за экзамен:
Итог = Округление(0.25 * ДЗ + 0.3 * К + 0.15 * ПР + 0.3 * Э)
ПР — средняя оценка за самостоятельные работы на семинарах
ДЗ — средняя оценка за практические домашние работы на Python
К — оценка за коллоквиум
Э — оценка за экзамен
Округление арифметическое.
=== Правила сдачи заданий ===
За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются. Даже при опоздании на одну секунду. Сдавайте заранее.
Два раза студент может сдать домашнее задание после мягкого дедлайна (но до жёсткого) без штрафов.
При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.
При наличии уважительной причины пропущенную проверочную можно написать позднее, а дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён. Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.
== Теоретические задания ==
[Теоретические ДЗ] не проверяются, но задачи из них могут войти в проверочные работы на семинарах.
== Практические задания ==
[Репозиторий с ДЗ]
== Коллоквиум ==
На каждого студента отводится 20 минут. За это время он должен ответить на 3 вопроса из теоретического минимума и решить задачу. Каждый вопрос из теоретического минимума "стоит" 7/3 балла, задача — 3 балла. Время на подготовку не предусмотрено.
[Вопросы для подготовки]
== Экзамен ==
[Вопросы для подготовки]
== Полезные материалы ==
===Книги===
* Hastie T., Tibshirani R, Friedman J. The Elements of Statistical Learning (2nd edition). Springer, 2009.
* Bishop C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006.
* Mohri M., Rostamizadeh A., Talwalkar A. Foundations of Machine Learning. MIT Press, 2012.
* Murphy K. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press, 2012.
* Mohammed J. Zaki, Wagner Meira Jr. Data Mining and Analysis. Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge University Press, 2014.
* Willi Richert, Luis Pedro Coelho. Building Machine Learning Systems with Python. Packt Publishing, 2013.
===Курсы по машинному обучению и анализу данных===
* [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Машинное_обучение_%28курс_лекций%2C_К.В.Воронцов%29 Курс по машинному обучению К.В. Воронцова]
* [https://yandexdataschool.ru/edu-process/courses/machine-learning Видеозаписи лекций курса Школы Анализа Данных, К.В. Воронцов]
* [https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-from-statistics-to-neural-networks Coursera: Машинное обучение от статистики до нейросетей (специализация)]
* [https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-data-analysis Coursera: Машинное обучение и анализ данных (специализация)]
* [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Coursera: Введение в машинное обучение, К.В. Воронцов]
== Страницы предыдущих лет ==
[[Машинное_обучение_2/2025_2026 | 2025/2026 учебный год]]
[[Машинное_обучение_2/2024_2025 | 2024/2025 учебный год]]
[[Машинное_обучение_2/2023_2024 | 2023/2024 учебный год]]
[[Машинное_обучение_2/2022_2023 | 2022/2023 учебный год]]
[[Машинное_обучение_2/2021_2022 | 2021/2022 учебный год]]
[[Машинное_обучение_2/2020_2021 | 2020/2021 учебный год]]
[[Машинное_обучение_2/2019_2020 | 2019/2020 учебный год]]
[[Машинное_обучение_2/2018_2019 | 2018/2019 учебный год]]
[[Машинное_обучение_2/2017_2018 | 2017/2018 учебный год]]
[[Машинное_обучение_2/2016_2017 | 2016/2017 учебный год]]

Текущая версия от 19:40, 16 сентября 2026

О курсе

borderless
borderless

Курс читается для студентов 3-го курса ПМИ ФКН ВШЭ в 3-4 модулях.

Проводится с 2016 года.

Лектор: Соколов Евгений Андреевич




Полезные ссылки

Карточка курса и программа

Материалы

Репозиторий с материалами на GitHub

Почта для сдачи домашних заданий (на самом деле задания сдаются в AnyTask, но если он не работает, то присылайте на почту): hse.cs.ml+<номер группы>@gmail.com (например, hse.cs.ml+161@gmail.com)

Канал в telegram для объявлений

Чат в telegram для обсуждений (предназначение чата до конца не ясно, вопросы может быть правильнее задавать в чатах групп)

Anytask для сдачи домашних заданий

Таблица с оценками

Плейлист с записями занятий

Вопросы по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм лектору (esokolov@) или семинаристу. Вопросы по материалам лекций/семинаров и по заданиям лучше всего оформлять в виде Issue в github-репозитории курса.

Семинары

Группа Преподаватель Учебный ассистент
БПМИ241 Бугаев Егор Бабинский Георгий, Дубовицкий Алексей
БПМИ242 Пономарчук Анна Маркотенко Александр, Карачун Александр
БПМИ243 Петров Олег Синицина Софья, Иванова Карина
БПМИ244 Шевченко Артём Пастушенко Вадим, Архипов Виктор
БПМИ245 Абрамов Александр Приймак Сергей, Парамонова Анна
ЭАД Полякова Ирина Гаунов Рустам
ВСН Малов Павел Семенов Глеб, Никонов Владимир
КНАД Изюмова Анастасия Матвеев Денис, Филиппович Мария
КПВ Ульянкин Филипп Зорькина Елизавета, Кузнеченкова Елизавета

Правила выставления оценок

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:

  • Самостоятельные работы на семинарах, проверяющие знание основных фактов с лекций
  • Практические домашние работы на Python
  • Устный коллоквиум
  • Письменный экзамен

Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за работу в семестре и оценки за экзамен:

Итог = Округление(0.25 * ДЗ + 0.3 * К + 0.15 * ПР + 0.3 * Э)

ПР — средняя оценка за самостоятельные работы на семинарах

ДЗ — средняя оценка за практические домашние работы на Python

К — оценка за коллоквиум

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

Правила сдачи заданий

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются. Даже при опоздании на одну секунду. Сдавайте заранее.

Два раза студент может сдать домашнее задание после мягкого дедлайна (но до жёсткого) без штрафов.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

При наличии уважительной причины пропущенную проверочную можно написать позднее, а дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён. Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.

Теоретические задания

[Теоретические ДЗ] не проверяются, но задачи из них могут войти в проверочные работы на семинарах.

Практические задания

[Репозиторий с ДЗ]

Коллоквиум

На каждого студента отводится 20 минут. За это время он должен ответить на 3 вопроса из теоретического минимума и решить задачу. Каждый вопрос из теоретического минимума "стоит" 7/3 балла, задача — 3 балла. Время на подготовку не предусмотрено.

[Вопросы для подготовки]

Экзамен

[Вопросы для подготовки]

Полезные материалы

Книги

  • Hastie T., Tibshirani R, Friedman J. The Elements of Statistical Learning (2nd edition). Springer, 2009.
  • Bishop C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006.
  • Mohri M., Rostamizadeh A., Talwalkar A. Foundations of Machine Learning. MIT Press, 2012.
  • Murphy K. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press, 2012.
  • Mohammed J. Zaki, Wagner Meira Jr. Data Mining and Analysis. Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge University Press, 2014.
  • Willi Richert, Luis Pedro Coelho. Building Machine Learning Systems with Python. Packt Publishing, 2013.

Курсы по машинному обучению и анализу данных

Страницы предыдущих лет

2025/2026 учебный год

2024/2025 учебный год

2023/2024 учебный год

2022/2023 учебный год

2021/2022 учебный год

2020/2021 учебный год

2019/2020 учебный год

2018/2019 учебный год

2017/2018 учебный год

2016/2017 учебный год

Источник — https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Машинное_обучение_2/2026_2027&oldid=97652