Машинное обучение 22/23 Матфак

О курсе

Курс читается для студентов матфака в 3-4 модулях. В курсе 16 лекций и 16 семинаров.

Оценка за курс считается по формуле: 0.4 * Домашнее задание + 0.2 * Коллоквиум + 0.15 * Работа на семинаре + 0.25 * Экзамен

Топ-20% студентов с наибольшим накопленным баллом могут получить накопленный балл (переведенный в 10-балльную шкалу домножением на 4/3) автоматом.

В курсе планируется 6 домашних заданий и 1 бонусное (командный проект).

Лектор: Кантонистова Елена Олеговна

Семинарист: Некрашевич Максим Викторович

Лекции проходят онлайн по средам в 13:00 в zoom.

Полезные ссылки

Репозиторий с материалами на GitHub

Записи занятий

Канал в telegram для объявлений

Таблица с оценками

Лекции

1. Введение в машинное обучение.

2. Задача регрессии. Линейная регрессия.

3. Градиентный спуск и его модификации. Метрики качества регрессии.

Коллоквиум

Коллоквиум будет проходить в сессию 3 модуля, в письменной форме. О подробностях сообщим позже.

Экзамен

Экзамен будет проходить в конце семестра. Он состоит из письменной и необязательной устной части. За письменную часть можно получить не больше 7 баллов. Если студент хочет больше баллов, то он идет на устную часть.

Дату и время, а также другие подробности экзамена опубликуем позже.

Полезные материалы

• Курс на Stepik "Практический ML": https://stepik.org/a/125501 (за промокодом обращайтесь к преподавателям)
• Hastie, Tibshirani "The elements of statistical learning": https://hastie.su.domains/Papers/ESLII.pdf