Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных»

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(→Лекции)
(→Слушатели)
Строка 105: Строка 105:
|
|
|
|
 +
|
 +
|-
 +
| Трофимов Михаил Игоревич
 +
| МФТИ4
 +
|
 +
|
 +
|
 +
|-
 +
| Шадриков Андрей
 +
| 417
 +
|
 +
|
 +
|-
 +
| Федорова Дарья Дмитриевна
 +
| ВМК2
 +
|
 +
|
 +
|
 +
|-
 +
| Чабаненко Владислав Дмитриевич
 +
| 204
 +
|
 +
|
 +
|
 +
|-
 +
| Кульпинов Владимир Константинович
 +
| 202
 +
|
 +
|
 +
|
 +
|-
 +
| Игнатов Алексей Николаевич
 +
| 416
 +
|
 +
|
 +
|
 +
|-
 +
| Бырдин Александр Владимирович
 +
| МФТИ4
 +
|
 +
|
 +
|
 +
|-
 +
| Каледин Станислав Витальевич
 +
| МФТИ4
 +
|
 +
|
 +
|
 +
|-
 +
| Кудрявцев Георгий Алексеевич
 +
| 206
 +
|
 +
|
 +
|
 +
|-
 +
| Софиюк Константин Сергеевич
 +
| 206
 +
|
 +
|
 +
|
 +
|-
 +
| Долганов Станислав Викторович
 +
| 206
 +
|
 +
|
 +
|
 +
|-
 +
| Тихонов Глеб Николаевич
 +
| 513
 +
|
 +
|
|
|
|}
|}

Версия 11:38, 5 октября 2013

Содержание

Объявление

Спецкурс начал работу 16 сентября (понедельник) в 16:20 (5я пара).

Лектор: Дьяконов Александр



Важно! Для участия в спецкурсе необходимо было зарегистрироваться.

Сейчас регистрация уже закрыта.

Желающие прослушать спецкурс могут дождаться следующего года.


Основная цель: практика решения современных задач классификации, прогнозирования, регрессии, рекомендации и т.п., подготовка участников к соревнованиям на платформах Kaggle и Algomost.

Мероприятие проходит в двух режимах:

  • спецкурса – лекции о решении прикладных задач, обучение некоторым системам анализа данных (например R) и т.п.
  • спецсеминара – обсуждение решаемых задач, выработка общих стратегий, разделение работы в рамках участия в соревновании одной командой, мозговой штурм и т.п.

Важно: от участников потребуется выполнение нетривиальных практических заданий!

Слушатели

Список не является верным - будет правиться.


ФИО рег задание 1 задание 2 задание 3
Гавриков Михаил Игоревич 517
Файзи Вахиб маг
Чепарухин Сергей Игоревич вмк2
Ромов Петр Алексеевич 517
Фонарев Александр Юрьевич 517
Дорофеев Николай Юрьевич Яндекс
Рыжков Александр Михайлович 417
Oleg Kharatsidi 417
Шаповалов Никита Анатольевич 201
Адимов Арсений Владимирович вмк
Рысьмятова Анастасия Александровна  ?
Тавыриков Юрий Евгеньевич вмк2
Трофимов Михаил Игоревич МФТИ4
Шадриков Андрей 417
Федорова Дарья Дмитриевна ВМК2
Чабаненко Владислав Дмитриевич 204
Кульпинов Владимир Константинович 202
Игнатов Алексей Николаевич 416
Бырдин Александр Владимирович МФТИ4
Каледин Станислав Витальевич МФТИ4
Кудрявцев Георгий Алексеевич 206
Софиюк Константин Сергеевич 206
Долганов Станислав Викторович 206
Тихонов Глеб Николаевич 513

Лекции

Число Лекция Материалы, замечания
16.09.13 Решение задачи [The Big Data Combine Engineered by BattleFin] - прогноз цены на основе многомерного ряда и анонимизированных признаков. Загрузка данных, простые модели, линейная регрессия и случайный лес, сравнение R и MATLAB. Домашнее задание: решить задачу (отчёт). Материалы см. в [ветке форума] соревнования.
07.10.13 Разбор первого домашнего задания.

Аннотация

2do

Автор программы: Дьяконов Александр Геннадьевич

Отчётность

  • отчёты по решению конкурсных задач (доклады с презентацией + исходники)
  • зачёт с оценкой в конце семестра

Ссылки

Вводная лекция, которая написана для просеминара.

Глава 12 «Шаманство в анализе данных».

Переработка предыдущего источника в научно-популярную лекцию.

Рассказываются тонкости решения задач, которые умалчиваются в основных курсах.

Подробное описание некоторых простых алгоритмов для прогнозирования туристических временных рядов.

Приведены ссылки на сайты с данными реальных задач анализа данных.

Ещё ссылки

Неплохая короткая демка про соревнования в анализе данных, платформы для соревнований и возможности системы R.

Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A1%D0%BF%D0%B5%D1%86%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%C2%AB%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85%C2%BB»
Личные инструменты