Преподавание машинного обучения

Материал из MachineLearning.

Содержание 1 Машинное обучение — математический или инженерный курс? 2 Методика преподавания 3 Некоторые удачные методические приёмы 4 Терминология 5 Книги, которые можно выбрать за «скелет» курса 6 Дополнительная литература 7 Курсы

Данный виртуальный семинар предназначен для обсуждения методических вопросов, связанных с преподаванием машинного обучения и смежных дисциплин в российских вузах.

На данную страницу выносятся основные положения, результаты дискуссии и прочая хорошо структурированная информация. Споры, как обычно, ведутся в обсуждении.

Поскольку это семинар, на основной странице также можно высказывать личные мнения; желательно сопровождать их подписью участника.

Машинное обучение — математический или инженерный курс?

Согласно международным рекомендациям по преподаванию информатики в университетах ACM/IEEE Computing Curricula 2001 информатика (computer science) подразделяется на 14 областей, одна из которых — интеллектуальные системы (intelligent systems). Эта область, в свою очередь, имеет 10 разделов, один из них — машинное обучение и нейронные сети (machine learning and neural networks). Для непрофильных специальностей этот курс считается факультативным.

Типовые программы этого курса рассчитаны на расширение кругозора будущих IT-специалистов и, мягко говоря, поверхностны. Они ни в коей мере не рассчитаны на будущего научного работника или разработчика новых методов машинного обучения. Они лишь дают представление о том, какие задачи возникают на практике, какими методами их можно решать, в чём их основные принципы, какие существуют инструментальные средства, иногда — какие подводные камни ждут будущего BI-аналитика. Далеко не все методы освещаются. Теория вообще не рассматривается.

Вопрос: стоит ли ориентироваться на этот международный стандарт?

Стандарт оставляет большую свободу творчества преподавателю. Формально оставшись в рамках стандарта, можно сделать и полную профанацию, и удачный курс для инженеров, показывающий нетривиальные примеры реальных задач, процесс их решения, владение стандартным инструментарием. Заодно можно зацепить и кучу действительно глубоких вопросов, используя реальные задачи в качестве мотивации. Однако для преподавателя это на порядок сложнее.

Математический курс нужен узкому кругу специалистов, которые предположительно будут заниматься разработкой новых методов и решением принципиально новых задач. Потребность в таких специалистах — около 5%. (К.В.Воронцов 22:33, 10 июля 2008 (MSD))

Инженерный курс нужен широкому кругу специалистов, которые предположительно будут заниматься применением стандартных методов для решения более-менее типичных задач. Он также нужен будущим IT-руководителям, которые обязаны не только знать о возможностях современных методов анализа данных, но и уметь доносить своё понимание до лиц, принимающих решения. Потребность в таких специалистах — около 95%. Кстати, без этих 95% инженеров те 5% математиков вообще не имеют шансов найти работу по специальности. (К.В.Воронцов 22:33, 10 июля 2008 (MSD))

Курсов машинного обучения «для инженеров» в мире очень много. Математических курсов очень мало, и они очень разные; каждый несёт на себе отпечаток конкретной школы. Обычно это курсы на кафедрах соотвествующего профиля.

Методика преподавания

Предлагается обсуждать удачный и неудачный опыт.

• насколько повышается эффективность преподавания при использовании слайдов?
• используются ли наряду со слайдами раздаточные материалы?
• как строятся практикумы?
• какие задачи и вопросы даются для контроля знаний?

Некоторые удачные методические приёмы

Предлагается пополнять коллекцию.

• В начале курса посвятить одну лекцию описанию примеров разнообразных прикладных задач «из жизни». (К.В.Воронцов 22:33, 10 июля 2008 (MSD))
• В конце курса (например, на консультации перед экзаменом) нарисовать «карту курса», где показать взаимосвязи и сходства между различными методами. (К.В.Воронцов 22:33, 10 июля 2008 (MSD))
• Рассказав метод, в явном виде перечислить его достоинства и недостатки; затем рассказать о путях устранения недостатков. (К.В.Воронцов 22:33, 10 июля 2008 (MSD))

Терминология

Предлагается обсуждать список терминов, которые либо не понятно, как переводить на русский, либо «де факто» они уже переведены разными авторами по-разному, и необходимо приходить к единству.

Возможно, для этого обсуждения надо завести отдельную страницу...

• Business-intelligence — интеллектуальные бизнес-системы или бизнес-интеллект?
• Data mining — интеллектуальный анализ данных
• Optimal brain damage — ?
• Optimal brain surgery — оптимальное прореживание нейронных сетей
• Shatter coeffiсient — коэффициент разнообразия
• Target function — целевая зависимость или восстанавливаемая зависимость? Целевая функция вызывает ненужные ассоциации с оптимизируемым функционалом.

Книги, которые можно выбрать за «скелет» курса

1. Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. The Elements of Statistical Learning, 2nd edition. — Springer, 2009. — 533 p.  (подробнее)

Дополнительная литература

1. Загоруйко Н. Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. — Новосибирск: ИМ СО РАН, 1999. — 270 с. — ISBN 5-86134-060-9  (подробнее)
2. Журавлёв, Ю. И., Рязанов, В. В., Сенько, О. В. «Распознавание». Математические методы. Программная система. Практические применения. — М.: ФАЗИС, 2006. — 176 с.  (подробнее)

Курсы

• Machine Learning (Fall 2007) Prof. Tommi Jaakkola, MIT.
• Machine Learning (Fall 2007) Prof. Lyle Ungar, University of Pennsylvania - School of Engineering & Applied Science.
• Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)
• Машинное обучение (курс лекций, Н.Ю.Золотых)
• Прикладная регрессия и оптимизация (курс лекций, B.В.Стрижов)