ML4SE 1: различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к навигации Перейти к поиску
мНет описания правки
Нет описания правки
Строка 1: Строка 1:
== О курсе ==
Segeralah Mendaftar langsung di
 
* [https://macanplay.net/ Macanslot]
В последние годы машинное обучение стало активно применяться в программировании и разработке. В данном курсе студенты узнают и научатся пользоваться базовыми понятиями машинного обучения, некоторыми классическими моделями и нейронными сетями, необходимыми для анализа кода.
* [https://paradox3d.net/ InaTogel]
 
* [https://macanwin.net/ QqMacan]
<big>'''Преподаватели:'''</big> 
* [https://lechers.cc/ RoyalToto]
 
* [https://xenogames.net/ JayaTogelUp]
Литвинов Денис Владимирович ([https://t.me/denaas Telegram])
* [https://eeooii.info/ Raja Slot4D]
 
* [https://139.180.153.95/ Raja Slot4D]
== Правила оценивания домашнего задания ==
* [https://209.58.183.93/ JayaTogelUp]
 
* [https://ronin138.com/ Ronin138]
# Студент заводит приватный репозиторий на github и добавляет туда преподавателя.   
* [https://addicthealious.website/ slot 4d]
# Все домашние задания сдаются в виде jupyter notebook.   
* [https://18.142.23.191/ Macan Slot]
# При сдаче работы все клетки в jupyter notebook должны быть выполнены последовательно. Если преподаватель перезапустит jupyter notebook у себя и обнаружит существенные отличия в выводе клеток, или ошибки при исполнении кода, то он может снять баллы за задание.   
* [https://royaltotopedia.com RoyTop88]
# При обнаружении списывания работе ставится 0 баллов. 
* [https://macanplay.com MacanSlot]
 
* [https://macantoto88.com Toto 88]
Просьба заполнить [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdOn2Orp1aV4oY105I0PUaS3AcQ4jvm5ibyLDDZTA5Rgq6D4w/viewform?usp=sf_link гугл форму] перед сдачей ДЗ
* [https://jayatogelup.com.com jayatogelup]
 
[https://ronin19.com/ Ronin138]
== Правила презентации статьи ==
[https://addicthealing.website/ slot 4d]
 
[https://jayatogelcc.cc/ jayatogel]
# Студент подготавливает презентацию c краткой выжимкой статьи и необходимыми графиками
[https://jayatogelcc.cc/ jayatogelcc]
# Студент может пользоваться не только статьей, но и вспомогательными материалами (блоги, github)
[http://northcoaststeelhead.com/ northcoaststeelhead.com]
# Студент при желании может продемонстрировать результаты своих экспериментов на основе статьи
[http://supremeoutlet.us/ supremeoutlet.us]
# Оценка O_доклад ставится взависимости от полноты разбора, собственных изысканий студента, использованных дополнительных материалов, ответов на вопросы аудитории
[http://208.78.220.231/ freebet]
# Оценка О_активность ставится студенту на основе его вопросов докладчику. Желательно, чтобы вопросы были по материалам статьи или презентации
[http://blackfridaymichaelkors.us/ freebet]
 
[https://supremeshirtshop.us/ supremeshirtshop.us]
== Oценки ==
[https://macanplayslot.web.fc2.com/ macanplay]
 
[https://royaltotopedia4d.web.fc2.com/ royaltotopedia]
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1qD5fs-cLvtDNSmnjUgNufpguzQ9pXRpDZVbCHtq0rJk/edit?usp=sharing ml4se_grades]
[https://macanplay8.web.fc2.com/ macanplay slot]
 
[https://royaltotopedia88.web.fc2.com/ royaltoto]
 
[https://olxtotos.web.fc2.com/ olxtoto]
== Содержание учебной дисциплины ==
[https://linklist.bio/OLX.TOTO olxtoto]
 
[https://c.mi.com/thread-4131553-1-0.html olxtoto]
# Linear models, ML fundamentals
[https://heylink.me/FAFA138 fafa138]
# Distributed representations
[https://heylink.me/FaFa138 fafa138]
# Feed Forward Neural Networks
[https://heylink.me/Fafa138 fafa138]
# CNN, RNN
[https://magic.ly/FAFA138 fafa138]
# Language Modeling
[https://fafa138slot.web.fc2.com fafa138]
# Transformers
[https://heylink.me/FAFA138 fafa138]
# Transfer learning
[http://ec2-13-250-3-146.ap-southeast-1.compute.amazonaws.com/ fafa138]
# Information Retrieval
# Modern Transformer architectures
 
<big>'''Материалы курса:'''</big>
 
[https://www.youtube.com/playlist?list=PLjufDdskD5S6pg9540g04Fj_2yxFLbyrQ videos]
 
{| class="wikitable"
|-
! дата !! тема !! материалы !! ДЗ !! дедлайн
|-
| 7.09.2021 || Linear models, ML fundamentals I || [https://github.com/thedenaas/hse_ml4se/blob/main/2021/seminar_1/ML4SE_1.pdf presentation] || [https://github.com/thedenaas/hse_ml4se/blob/main/2021/seminar_1/assignment_1.ipynb assignment_1] || 28.09.2021 23:59
|-
| 21.09.2021 || Linear models, ML fundamentals II || [https://github.com/thedenaas/hse_ml4se/blob/main/2021/seminar_2/ML4SE_2.pdf presentation] || ||
|-
| 5.10.2021 || Feed Forward Neural Networks || [https://github.com/thedenaas/hse_ml4se/blob/main/2021/seminar_3/ML4SE_3.pdf presentation] || [https://github.com/thedenaas/hse_ml4se/blob/main/2021/seminar_3/assignment_2.ipynb assignment_2]|| 8.11.2021 23:59
|-
| 26.10.2021 || Distributed Representations || [https://github.com/thedenaas/hse_ml4se/blob/main/2021/seminar_4/ML4SE_4.pdf presentation] || ||
|-
| 9.10.2021 || CNN, RNN || [https://github.com/thedenaas/hse_ml4se/blob/main/2021/seminar_5/ML4SE_5.pdf presentation] || ||
|-
| 22.10.2021 || Language Modeling || [https://github.com/thedenaas/hse_ml4se/blob/main/2021/seminar_6/ML4SE_6.pdf presentation] || [https://github.com/thedenaas/hse_ml4se/blob/main/2021/seminar_6/assignment_3.ipynb assignment_3] || 20.12.2021 23:59
|-
| 12.01.2022 || Seq2Seq. Transformer || [https://github.com/thedenaas/hse_ml4se/blob/main/2021/seminar_7/ML4SE_7.pdf presentation] ||  ||
|-
| 25.01.2022 || Paper Discussion ||  ||  ||
|-
| 8.01.2022 || Transfer Learning || [https://github.com/thedenaas/hse_ml4se/blob/main/2021/seminar_8/transfer.ipynb notebook] || [https://github.com/thedenaas/hse_ml4se/blob/main/2021/seminar_8/assignment_4.ipynb assignment_4] || 01.03.2022 23:59
|-
| 1.03.2022 || Information Retrieval || [https://github.com/thedenaas/hse_ml4se/blob/main/2021/seminar_9/retrieval.ipynb notebook] || ||
|-
| 15.03.2022 || Paper Discussion || || [https://github.com/thedenaas/hse_ml4se/blob/main/2021/seminar_10/assignment_5.ipynb assignment_5]|| 28.03.2022 10:00
|-
|}
 
==Формула оценки==
 
Результирующая оценка вычисляется по формуле:
 
О_результирующая = Округление( 0.12 * ДЗ1 + 0.12 * ДЗ2 + 0.12 * ДЗ3 + 0.12 * ДЗ4 +0.12 * ДЗ5 + 0.2 * O_доклад + 0.2 * О_активность)
 
Формула округления: Стандартное арифметическое округление
 
==Рекомендованная литература==
# Goodfellow I. Deep Learning. MIT Press, 2016
# Bishop C.M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006
 
==Рекомендуемая дополнительная литература==
# Hastie, T. The elements of statistical learning : data mining, inference, and prediction. Springer, 2017
# Sheldon A. Linear Algebra Done Right. Springer, 3d edition, 2015. https://linear.axler.net/
# Kamath U. Deep Learning for NLP and Speech Recognition. Springer, 1st edition, 2019
# Schapire. Boosting: Foundations and Algorithms. MIT Press, 2012

Версия от 23:27, 17 августа 2022