Графические модели (курс лекций)/2015

Материал из MachineLearning.

Версия от 17:12, 3 февраля 2015; Kropotov (Обсуждение | вклад)

(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)

Страница курса находится в стадии формирования

Курс посвящен математическим методам обработки информации, основанных на использовании внутренних взаимосвязей в данных и их последующем анализе. Эти методы широко используются при решении задач из разных прикладных областей, включая обработку изображений и видео, анализ социальных сетей, распознавание речи, машинное обучение.

Целью курса является освоение математического аппарата для работы с графическими моделями. Предполагается, что в результате прохождения курса студенты обретут навыки самостоятельного построения графических моделей для решения задач из различных прикладных областей; будут способны решать задачи настройки параметров графических моделей по данным, определять подходящую структуру графической модели, выбирать методы, наиболее эффективные для работы с построенной моделью; получат опыт применения графических моделей для различных задач анализа изображений, сигналов, сетей.

Лектор: Д.П. Ветров,

Семинаристы: Д.А. Кропотов, М.В. Фигурнов.

По всем вопросам, связанным с курсом, просьба писать на bayesml@gmail.com, в название письма обязательно добавлять [ГМ15].

Расписание занятий

В 2015 году курс читается на факультете ВМиК МГУ по пятницам в ауд. 579, начало в 14-35 (лекция) и 16-20 (семинар).

Дата	№ занятия	Занятие	Материалы
13 февраля 2015	1	Лекция «Графические модели: байесовские и марковские сети, примеры применения»	Презентация по байесовским рассуждениям и графическим моделям
13 февраля 2015	1	Семинар «Фактор-графы, задачи вывода в ГМ, решение практических задач с помощью ГМ»	Презентация по практическим задачам
20 февраля 2015	2	Лекция «Алгоритм Belief Propagation (BP) для вывода в ациклических графических моделях. Алгоритм Loopy BP»	Конспект по алгоритмам передачи сообщений
20 февраля 2015	2	Семинар «Алгоритмы передачи сообщений»
27 февраля 2015	3	Лекция «Помехоустойчивое кодирование, теорема Шеннона, линейные коды, коды с малой плотностью проверок на чётность»	LDPC-коды в Википедии
27 февраля 2015	3	Семинар «Вывод формул для алгоритма декодирования в LDPC-кодах, выдача задания по кодированию»
6 марта 2015	4	Лекция «Скрытые марковские модели. Алгоритм сегментации сигнала, обучение с учителем и без учителя»	Презентация 1, Презентация 2
6 марта 2015	4	Семинар «Расширения скрытых марковских моделей»
13 марта 2015	5	Лекция «Линейные динамические системы. Фильтр Калмана. Расширенный фильтр Калмана.»	Конспект по ЛДС
13 марта 2015	5	Семинар «Вывод формул фильтра Калмана»
20 марта 2015	6	Лекция «Алгоритмы на основе разрезов графов, $\alpha$ -расширение.»	Презентация, конспект по разрезам графов
20 марта 2015	6	Семинар «Алгоритмы разрезов графов»
27 марта 2015	7	Лекция «Алгоритм Tree-ReWeighted Message Passing (TRW) для вывода в циклических графических моделях»	Конспект по TRW
27 марта 2015	7	Семинар «Двойственное разложение»
3 апреля 2015	8	Лекция «Структурный метод опорных векторов (SSVM)»	Конспект по SSVM
3 апреля 2015	8	Семинар «Модель структурного SVM с латентными переменными»
10 апреля 2015	9	Лекция «Подход Expectation Propagation для приближённого вывода в графических моделях»	Методы вывода как алгоритмы передачи сообщений
10 апреля 2015	9	Семинар «Вывод формул EP для различных моделей»

Система выставления оценок по курсу

При наличии несданных заданий максимальная возможная оценка за курс — это «удовлетворительно».
Необходимым условием получения положительной оценки за курс является сдача не менее двух практических заданий и сдача устного экзамена не менее чем на оценку «удовлетворительно».
Итоговая оценка вычисляется по формуле $Mark = \frac{Oral*4+HomeWork}{8}$ , где Oral — оценка за устный экзамен (0, 3, 4, 5), HomeWork — баллы, набранные за практические задания (см. таблицу выше), Mark — итоговая оценка по 5-балльной шкале. Нецелые значения округляются в сторону ближайшего целого, превосходящего дробное значение. Максимальный балл за HomeWork равен 20.
На экзамене студент может отказаться от оценки и пойти на пересдачу, на которой может заново получить Oral.
За каждое несданное задание выставляется минус 10 баллов в баллы по заданиям (допускаются отрицательные значения).
Если на экзамене итоговая оценка оказывается ниже трех, то студент отправляется на пересдачу. При этом оценка Oral, полученная на пересдаче, добавляется к положительной (три и выше) оценке Oral, полученной на основном экзамене и т.д. до тех пор, пока студент не наберет на итоговую оценку «удовлетворительно» (для итоговых оценок выше «удовлетворительно» оценки Oral не суммируются).
Студент может досдать недостающие практические задания в любое время. При этом проверка задания гарантируется только в том случае, если задание сдано не позднее, чем за неделю до основного экзамена или пересдачи.
Штраф за просрочку сдачи заданий начисляется из расчета 0.1 балла в день, но не более 5 баллов.
В случае успешной сдачи всех практических заданий студент получает возможность претендовать на итоговую оценку «хорошо» и «отлично». При этом экзамен на оценку Oral может сдаваться до сдачи всех заданий (оценки Oral в этом случае не суммируются).
Экзамен на оценку Oral сдается либо в срок основного экзамена, либо в срок официальных пересдач.

Литература

Barber D. Bayesian Reasoning and Machine Learning. Cambridge University Press, 2012.
Murphy K.P. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. The MIT Press, 2012.
Bishop C.M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006.
Mackay D.J.C. Information Theory, Inference, and Learning Algorithms. Cambridge University Press, 2003.
Wainwright M.J., Jordan M.I. Graphical Models, Exponential Families, and Variational Inference. Foundations and Trends in Machine Learning, NOWPress, 2008.
Koller D., Friedman N. Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques. The MIT Press, 2009.
Cowell R.G., Dawid A.P., Lauritzen S.L., Spiegelhalter D.J. Probabilistic networks and expert systems. Berlin: Springer, 1999.
Памятка по теории вероятностей