Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных»

Материал из MachineLearning.

Содержание 1 Объявление 2 Аннотация 3 Страницы курсов прошлых лет 4 Правила 5 Лекции 6 Отчётность 7 Ссылки 8 Ещё ссылки

Объявление

Объявлен набор слушателей на спецкурс (5 сентября 2014 года). Необходима регистрация! Для этого надо прислать на почту djakonov (собака) mail (точка) ru Тема письма: [ПЗАД] Фамилия студента Текст: в первой строке через точку с запятой указываются Фамилия Имя Отчество, группа (вуз, если из другого вуза), в скольких соревнования на сайте Kaggle участвовали (число), какие курсы по машинному обучению прослушаны, желаемые дни и часы (в формате ПТН, 18-00), знакомые языки и системы программирования, включая программы и библиотеки для машинного обучения, страница на Kaggle, сколько часов в неделю готовы уделять выполнению практических заданий. В других строчках (начиная со второй) можно по желанию дать пояснения. Пример: Дьяконов Александр Геннадьевич; 617; 25; ММРО Воронцов; ВТ 18-00, СР 16-20; R, Matlab, Python, Weka, RapidMiner, Liblinear, VW; https://www.kaggle.com/users/3090/alexander-d-yakonov; 8 Посещение спецкурса закрытое, число мест ограничено, регистрация скоро будет закрыта – спешите…

УЖЕ ЗАПИСАЛИСЬ	группа	регистрация
Семёнов Станислав Георгиевич	ВШЭ	05.09
Арбузова Дарья Андреевна	517	05.09
Гущин Александр Евгеньевич	МФТИ	05.09
Потапенко Анна Александровна	617	06.09
Фенстер Александра Михайловна	НИУ ВШЭ 172мАИД	06.09
Вихрева Мария Викторовна	315	06.09
Бахтин Антон Вячеславович	МГУ, Яндекс	06.09
Ульянов Дмитрий Владимирович	517	07.09
Шапулин Андрей Валентинович	417	07.09
Сиверский Михаил Николаевич	физфак	09.09
Игнатов Алексей Николаевич	516	11.09
Сокурский Юрий Валентинович	517	12.09
Дойков Никита Владимирович	417	14.09
Лукашкина Юлия Николаевна	417	15.09
Байбурин Валерий Тагирович	м118;	15.09
Дымов Григорий Андреевич	Stockholm university	16.09
Чинаев Николай Николаевич	МФТИ	17.09

ДОВОДИМАЯ РАНЕЕ ИНФОРМАЦИЯ: В сентябре 2014 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:

• Display Advertising Challenge
• Liberty Mutual Group - Fire Peril Loss Cost завершён
• The Hunt for Prohibited Content завершён
• Higgs Boson Machine Learning Challenge
• ecMeg2014 - Decoding the Human Brain завершён
• Detect seizures in intracranial EEG recordings завершён
• KDD Cup 2014 - Predicting Excitement at DonorsChoose.org завершён
• Acquire Valued Shoppers Challenge завершён
• Greek Media Monitoring Multilabel Classification (WISE 2014) завершён

Результат будет учитываться при отборе. Участие в соревновании не гарантирует отбор!

В новой версии спецкурса будет серия лекций по системам Matlab и R.

Кроме того, будут рассмотрены новые темы: например, анализ соцсетей.

Аннотация

Данный курс стал победителем конкурса инновационных учебных технологий.

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!

Лектор: Дьяконов Александр

Страницы курсов прошлых лет

Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных» (2013 год)

Правила

• Рассылки материалов делаются только зарегистрированным слушателям курса (перечислены в таблице слушателей).
• Слушатели, которые перестают делать домашние задания, удаляются из таблицы.

Лекции

Здесь будет выложена программа нового (2014 года) - по мере чтения курса.

Старую программу см. на странице Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных» (2013 год).

Отчётность

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

Ссылки

• 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.

• Прогнозирование рядов соревнования «Tourism Forecasting Part Two» (414Кб)

Подробное описание некоторых простых алгоритмов для прогнозирования туристических временных рядов.

• Страница спецсеминара «Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей»

Приведены ссылки на сайты с данными реальных задач анализа данных.

Ещё ссылки

• Использование системы R в анализе данных

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