Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 274, осень 2017
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(→Расписание докладов) |
|||
Строка 106: | Строка 106: | ||
* Современное состояние, новости, перспективы Reinforsment Learning ''Евгений Смирнов'' | * Современное состояние, новости, перспективы Reinforsment Learning ''Евгений Смирнов'' | ||
* Хеширование и аналитика (кластеризация, ранжирование) больших данных ''Алексей Морозов'' | * Хеширование и аналитика (кластеризация, ранжирование) больших данных ''Алексей Морозов'' | ||
- | | | + | | |
+ | * | ||
+ | * [[Media:Morozov2017Spherical hashing.pdf| presentation]] | ||
|- | |- | ||
| | | |
Версия 19:23, 29 ноября 2017
- Короткая ссылка на эту страницу: http://bit.ly/2kkE3is
Цель курса: создать серию видео-семинаров c разбором задач и теоретических новинок прикладной направленности (систематизация без популяризации).
Цель быть понятным, когда речь идет о сложных вопросах |
На каждом семинаре оценивается квалификация докладчика:
- способность систематизировать теоретические работы и представить в виде единого ясного непротиворечивого сообщения,
- способность увидеть в прикладной задаче систематическую формальную постановку, которая приведет к быстрому качественному решению коммерческого проекта (в отличие от неформальной, при которой программисты работают с черными ящиками и решают проблему исходя не из алгебраической и статистической постановки задачи, а из доступного инструментария). Основная ошибка при подготовке к лекциям - сам разобрался недостаточно подробно и скопировал материал статьи.
Требования к семинарам, теория
- Единая нотация
- Решаемая проблема
- Основные положения, гипотезы
- Решение
- Свойства и ограничения решения
- Альтернативные решения
- Теоретическая значимость
- Применение на практике
Понимать технологическую новость как будто сам сделал этот проект |
Требования к семинарам, практика
- Примеры прикладной задачи
- Неформальная постановка задачи
- Формальная постановка (в рекомендуемых обозначениях Кузнецов-Катруца-Мотренко-Адуенко TODO ссылки) в которой есть
- алгебраические структуры на данных
- гипотезы порождения данных
- функции ошибки
- Возможные детали:
- виды моделей, выбор моделей, методы оптимизации
- инструменты для прораммирования
Предпочтительнее ссылка на MLAlgorithms, потому, что туда можно положить исходники презентации |
Расписание докладов
Дата | Тема доклада | Сылка | |
---|---|---|---|
Сентябрь | 21 |
| |
28 |
| ||
Октябрь | 5 |
| |
19 |
| ||
26 |
| ||
Ноябрь | 2 |
| |
9 |
| ||
16 |
| ||
23 |
| ||
30 |
| ||
Декабрь | 7+ |
|