Методы оптимизации (курс лекций)

Материал из MachineLearning.

Текущая версия

Методы оптимизации лежат в основе решения многих задач компьютерных наук. Например, в машинном обучении задачу оптимизации необходимо решать каждый раз при настройке какой-то модели алгоритмов по данным. Причём от эффективности решения соответствующей задачи оптимизации зависит практическая применимость самого метода машинного обучения. Данный курс посвящен изучению классических и современных методов решения задач непрерывной оптимизации (в том числе невыпуклой), а также особенностям применения этих методов в задачах оптимизации, возникающих в машинном обучении. Основной акцент в изложении делается на практические аспекты реализации и использования методов. Целью курса является выработка у слушателей навыков по подбору подходящего метода для своей задачи, наиболее полно учитывающего её особенности.

Занятия проходят на ФКН ВШЭ.

Лектор: Кропотов Дмитрий Александрович. Лекции проходят по вторникам в ауд. 622 с 13:40 до 15:00.

Семинаристы:

Таблица с оценками

Вопросы к коллоквиуму

Система выставления оценок по курсу в 3-м модуле

1. В рамках курса в 3-м модуле (непрерывная оптимизация) предполагается три практических задания, четыре домашних заданий и коллоквиум. Каждое задание и коллоквиум оцениваются по десятибалльной шкале.
2. В оценке за модуль 50% составляют баллы за домашние задания и 50% – баллы за практические задания. Для получения финального результата (0–10) оценка округляется в большую сторону.
3. Сдача коллоквиума является необязательной и позволяет получить до 2 дополнительных баллов в оценку за модуль (оценка за коллоквиум берётся с весом 0.2).
4. Оценка за модуль не может быть больше, чем 10 баллов.

Формирование итоговой оценки по курсу по итогам 3-го и 4-го модулей

1. За 3-й модуль выставляется оценка «Накопленная_непрерывная» как описано выше.
2. За 4-й модуль выставляется оценка «Накопленная_дискретная» и проводится экзамен. На экзамене будет спрашиваться только материал 4-го модуля (дискретная оптимизация).
3. Итоговая оценка по курсу вычисляется по формуле:
   • «Накопленная_итоговая» = 0.625 * «Накопленная_непрерывная» + 0.375 * «Накопленная_дискретная»
   • «Итоговая_оценка» = 0.8 * «Накопленная_итоговая» + 0.2 * «Экзамен»
4. При вычислении итоговой оценки проводится округление к ближайшему целому (.5 округляется к единице)

Правила сдачи заданий

В рамках курса предполагается сдача нескольких домашних и практических заданий. Домашнее задание сдаётся к началу очередного семинара на листочках или (по согласованию с семинаристом) по почте в виде скана или pdf-файла. Домашние задания после срока сдачи не принимаются. Практические задания сдаются по почте. Эти задания могут быть присланы после срока сдачи, при этом начисляется штраф из расчёта 0.2 балла в день, но суммарно не более 6 баллов.

Все домашние и практические задания выполняются самостоятельно. Если задание выполнялось сообща или использовались какие-либо сторонние коды и материалы, то об этом должно быть написано в отчёте. В противном случае «похожие» решения считаются плагиатом и все задействованные студенты (в том числе те, у кого списали) будут сурово наказаны.

Лекции

Семинары

Домашние задания

Задание 1. Скорости сходимости и матричные вычисления. Срок сдачи: 17 января 2017 (на семинаре).

Задание 2. Производные и условия оптимальности. Срок сдачи: 31 января 2017 (на семинаре).

Задание 3. Выпуклые множества и функции. Срок сдачи: 22 февраля 2017 (23:59).

Задание 4. Условная оптимизация. Срок сдачи: 22 марта 2017 (23:59).

Практические задания

Задание 1. Методы градиентного спуска и Ньютона. Срок сдачи: 22 февраля 2017 (23:59).

Задание 2. Продвинутые методы безусловной оптимизации. Срок сдачи: 9 марта 2017 (23:59).

Задание 3. Негладкая и условная оптимизация. Срок сдачи: 7 апреля 2017 (23:59).

Литература

1. J. Nocedal, S. Wright. Numerical Optimization, Springer, 2006.
2. S. Boyd, L. Vandenberghe. Convex Optimization, Cambridge University Press, 2004.
3. S. Sra et al.. Optimization for Machine Learning, MIT Press, 2011.
4. A. Ben-Tal, A. Nemirovski. Optimization III. Lecture Notes, 2013.
5. Б. Поляк. Введение в оптимизацию, Наука, 1983.
6. Y. Nesterov. Introductory Lectures on Convex Optimization: A Basic Course, Springer, 2003.
7. R. Fletcher. Practical Methods of Optimization, Wiley, 2000.
8. A. Antoniou, W.-S. Lu. Practical Optimization: Algorithms and Engineering Applications, Springer, 2007.
9. W. Press et al.. Numerical Recipes. The Art of Scientific Computing, Cambridge University Press, 2007.