Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных»
Материал из MachineLearning.
(→Лекции) |
(→Лекции) |
||
| Строка 80: | Строка 80: | ||
'''Домашнее задание №1''': ещё неделя на решение, потом неделя на отчёты. | '''Домашнее задание №1''': ещё неделя на решение, потом неделя на отчёты. | ||
| - | + | '''Материалы''': | |
# Книга [http://www.ozon.ru/context/detail/id/4526400/ Шурыгин А.М. Математические методы прогнозирования // М., Горячая линия — Телеком, 2009, 180 с.] * Неплохие идеи для решения некоторых практических задач статистики (но в целом, специфична) | # Книга [http://www.ozon.ru/context/detail/id/4526400/ Шурыгин А.М. Математические методы прогнозирования // М., Горячая линия — Телеком, 2009, 180 с.] * Неплохие идеи для решения некоторых практических задач статистики (но в целом, специфична) | ||
# Статья [http://bijournal.hse.ru/2014--1%20%2827%29/120486363.html Дьяконов А.Г. Прогноз поведения клиентов супермаркетов с помощью весовых схем оценок вероятностей и плотностей // Бизнес-информатика. 2014. № 1 (27). С. 68–77.]. | # Статья [http://bijournal.hse.ru/2014--1%20%2827%29/120486363.html Дьяконов А.Г. Прогноз поведения клиентов супермаркетов с помощью весовых схем оценок вероятностей и плотностей // Бизнес-информатика. 2014. № 1 (27). С. 68–77.]. | ||
Версия 20:18, 26 сентября 2015
| В настоящее время курс читается,
как отбирались участники - читайте ниже, в "ранее доводимой информации", см. также результаты отбора. Аспиранты, которые ранее вписали курс в учебный план, также обязаны зарегистрироваться. Кроме того, аспиранты, которые не проходили отбор, получат дополнительное задание. Вся остальная информация - в почтовых рассылках зарегистрированным участникам. Общие вопросы можно задавать в комментариях к посту. Сделана рассылка №0 всем зарегистрированным участникам. Сделана рассылка №1 всем зарегистрированным участникам (указана аудитория и время начала). Сделана рассылка лекций 16.09. |
Содержание |
Аннотация
|
| Данный курс был победителем конкурса инновационных учебных технологий. |
Лектор: Дьяконов Александр
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, Matlab, Python+ 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!
Выпускники ПЗАДа, известные в спортивном анализе данных
| 2013 | 2014 | 2015 |
|---|---|---|
| Трофимов Михаил Рыжков Александр Софиюк Константин Фонарев Александр Харациди Олег | Гущин Александр Семёнов Станислав Фенстер Александра Ульянов Дмитрий Сиверский Михаил Шапулин Андрей Нижибицкий Евгений Остапец Андрей | это место вакантно |
Правила
- Рассылки материалов делаются только зарегистрированным слушателям курса (перечислены в таблице слушателей).
- Слушатели, которые перестают делать домашние задания, удаляются из таблицы.
- За каждое задание можно было получить от 0 до 10 штрафных баллов. 10 штрафных баллов понижают итоговую оценку на один балл.
- Для аспирантов и студентов ВМК: важно вовремя делать задания (опоздания штрафуются); экзамена, как такового, не будет; штрафы могут быть исправлены только качественным выполнением последующих заданий
Таблица появится после завершения регистрации
Лекции
Здесь будет выложена программа нового (2015 года) - по мере чтения курса.
Старые программы см. на страницах прошлых лет.
| Число | Лекция | Материалы, замечания |
|---|---|---|
| 16.09.14 | Вводное занятие: цели курса, материалы, правила, участие в соревнованиях.
Разбор конкурсных задач: решение задачи [Search Results Relevance] (классическая и неклассическая задачи поиска, сравнение блоков информации, 3-граммы, настройка случайного леса, деформация ответов и решающие правила, выравнивание распределений ответов). Домашнее задание №1: решение задачи [MSUvisits] (прогноз дня недели следующего визита клиента). | слайды в рассылке |
| 23.09.14 | Оценка среднего, оценка вероятности, оценка плотности. Весовые схемы.: проблема оценки среднего, выбросы, разные целевые функционалы, оценка минимального контраста, среднее по Колмогорову, SMAPE-минимизация, двухэтапные алгоритмы и их настройка, пересчёт вероятности и прямая оценка, введение весовых схем, устойчивость весовых схем, ансамблирование, непараметрическое восстановление плотности, весовые схемы при оценке плотности. Задача [dunnhumby's Shopper Challenge]. Задача [пробки].
Домашнее задание №1: ещё неделя на решение, потом неделя на отчёты. Материалы:
| слайды в рассылке |
Отчётность
- отчёты по решению конкурсных задач (доклады с презентацией + исходники)
- зачёт с оценкой в конце семестра
Страницы курсов прошлых лет
Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных» (2013 год)
Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных» (2014 год)
Ссылки
- Книга Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeff Ullman Mining of Massive Datasets * Неплохая книга на английском языке с обзором основных задач и методов в анализе данных (уровень сложности - средний).
- Книга Beautiful Visualization: Looking at Data through the Eyes of Experts (Theory in Practice) по визуализации данных
- Книга Шурыгин А.М. Математические методы прогнозирования * Неплохие идеи для решения некоторых практических задач статистики (но в целом, специфична)
- Статья Прогноз поведения клиентов супермаркетов с помощью весовых схем оценок вероятностей и плотностей.
- Книга Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов * Уже чуть устаревшая книга. Но полистать стоит! Первая «энциклопедия по методам классификации».
- Прогнозирование рядов соревнования «Tourism Forecasting Part Two» (414Кб) * Подробное описание некоторых простых алгоритмов для прогнозирования туристических временных рядов.
- Статья A Blending of Simple Algorithms for Topical Classification * Описание метода классификации текстов. Содержание рассказывалось на лекции.
- Книга К.Д. Маннинг, П. Рагхаван, Х. Шютце «Введение в информационный поиск» * Простая, но хорошая книга по основам работы с текстом (прочитать обязательно).
- Статья Алгоритмы для рекомендательной системы: технология LENCOR.
- Книга Научно-популярная лекция «Введение в анализ данных» (PDF, 1.4 Мб) * Вводная лекция, которая написана для просеминара.
- Анализ данных, обучение по прецедентам, логические игры, системы WEKA, RapidMiner и MatLab (практикум на ЭВМ кафедры математических методов прогнозирования) * Глава 12 «Шаманство в анализе данных».
- Научно-популярная лекция «Шаманство в анализе данных» (1.21Мб) * Переработка предыдущего источника в научно-популярную лекцию.
- Научно-популярная лекция «Чему не учат в анализе данных и машинном обучении» * Рассказываются тонкости решения задач, которые умалчиваются в основных курсах.
Аналогичные курсы
- Data Science * Аналогичный (по духу) гарвардский курс
- Страница спецсеминара «Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей» * 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.
РАНЕЕ ДОВОДИМАЯ ИНФОРМАЦИЯ
В сентябре 2015 года будет объявлен новый набор слушателей спецкурса.
Поскольку обычно желающих очень много, а работа на спецкурсе подразумевает сильную вовлечённость студентов и небольшое число слушателей, то будет произведён отбор.
Для участия в отборе необходимо:
- освоить (если его не было в учебной программе) курс Машинное обучение,
- выступить хотя бы в одном соревновании по анализу данных (см. ниже),
- пройти анкетирование (или собеседование в сентябре).
Список допустимых соревнований:
- Search Results Relevance соревнование уже закрыто
- Caterpillar Tube Pricing соревнование уже закрыто
- Liberty Mutual Group: Property Inspection Prediction соревнование уже закрыто
Результат будет учитываться при отборе. Участие в соревновании не гарантирует отбор!
Важно: участие в соревновании должно быть индивидуальное (в команде 1 человек), называйте команду по образцу: "Team Name (I want to PZAD)".
Как всегда: программа нового года будет слегка отличаться от предыдущих (добавлены новые темы, улучшено содержание).
Курс открыт для всех желающих, но при их большом количестве студенты/аспиранты ВМК МГУ пользуются преимуществом.
Вопросы можно задавать в комментариях к этому посту.
Засчитанные ники соревнования Search Results Relevance
- 39rus (I want to PZAD) - отличный результат
- Evgeny Nekrasov (I want to PZAD) - отличный результат
- Artem (I want to PZAD) - отличный результат
- Evgeny Eltyshev (I want to PZAD)
- Denis Tsitko (I want to PZAD)
- anketer (I want to PZAD)
- Andrey Akhmetov (I want to PZAD)
- cheerupdude (I want to PZAD)
- kvas7andy (I want to PZAD) - формальное участие
- Johny Cheescutter (I want to PZAD) - низкий результат
- Nonary Rustam( I want to PZAD) - формальное участие
- Pavel Blinov (I want to PZAD)
- Georgy Ivanov (I want to PZAD)
- HeBo (I want to PZAD)
- Igor Subbotin (I want to PZAD)
- Pasha Podolsky (I want to PZAD)
- Maxim Kharchenko (I want to PZAD)
- golovan (I want to PZAD) - слабая активность
Засчитанные ники соревнования Liberty Mutual Group: Property Inspection Prediction
Очень высокий результат:
- Iskander (I want to PZAD)
- Vladimir Nikolaev (I want to PZAD)
- VA (I want to PZAD)
Остальные результаты коррелируют с бенчмарками или хуже
- Ilya Aleshin(I Want to PZAD)
- dioexul (I want to PZAD)
- kvas7andy (I want to PZAD) формальное участие
- antklen (I want to PZAD)
- Янина Анастасия (I want to PZAD) формальное участие
- Denis Tsitko (I want to PZAD)
- Evgeny Nekrasov (I want to PZAD)
- Tilga Sergey (I want to PZAD)
- Igor Subbotin (I want to PZAD)
- Антон Панкратов (I want to PZAD)
- Kirill Lunev (I want to PZAD)
- Aleksey Pogrebnyak (I want to PZAD)
- WHGP (I want to PZAD)
- Evgeny Eltyshev (I want to PZAD)
- Btbpanda (I want to PZAD)
- dsmolyakov (I want to PZAD)
- Roman K (I want to PZAD) большая активность - 103
- Grigory Dymov (I want to PZAD)
- 39rus (I want to PZAD)
- Evgeny (I want to PZAD)
- Tazhoo Deen (I want to PZAD)
- Roman Khalkechev (I want to PZAD) формальное участие
- Mark Winogradov (I want to PZAD) формальное участие
- Taygrim(I want to PZAD) формальное участие
Засчитанные ники соревнования Caterpillar Tube Pricing
- Kaffo (I want to PZAD) высокий результат
- Sergey Tilga (I want to PZAD) высокий результат
- Nikolay Mayorov (I want to PZAD) высокий результат
- Andrey Akhmetov (I want to PZAD) высокий результат
- Vladimir (I want to PZAD) высокий результат
- Evgeny Eltyshev (I want to PZAD)
- Denis Tsitko (I want to PZAD)
- persiyanov (I want to PZAD)
- denny_sem[I want to PZAD]
- WHGP (I want to PZAD) формальное участие
- Антон Панкратов (I want to PZAD)
- dioexul (I want to PZAD)
- Янина Анастасия (I want to PZAD) формальное участие
- cheerupdude (I want to PZAD)
- grapefroot(I want to PZAD) формальное участие
- Maxim Kharchenko (I want to PZAD)
- Tazhoo Deen (I want to PZAD)
- Julia Gusak (I want to PZAD)
- mondgottin (I want to PZAD) формальное участие
- golovan (I want to PZAD)
- Roman Khalkechev (I want to PZAD) формальное участие
- kittens_gonna_kitt (I want to PZAD) формальное участие
