Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 174, осень 2016
Материал из MachineLearning.
Лекции на актуальные темы машинного обучения
Лекции
Источник: научные статьи последних лет, желательно 2015-2016. Продолжительность: 45 минут. Число слайдов: 20-30. Цели:
- Раскрыть проблему постановки и решения задачи машинного обучения и анализа данных в данной теме.
- Подобрать примеры постановки и решения известных (а может и узкоспециальных) задач.
Рекомендации к стилю изложения:
- дать основные определения этой области,
- вводимые обозначения должны быть удобны и непротиворечивы,
- используемые термины должны быть точны,
- дать теоретические постановки задач,
- желательно привести теоретические примеры решения и его основные свойства,
- представить математические методы,
- привести примеры прикладных задач.
Оценки: max 7 за лекцию + max 3 за тесты. Тест: готовит лектор, 5 вопросов со ответом. Результат теста: N из 5 отображается в 3/6.
Темы на выбор
Указать в таблице одну из тем:
- Тема вашей дипломной работы
- Reinforcement learning
- Active learning
- Bayesian programming
- Алгоритмы машинного обучения на квантовых компьютерах
- Задачи ИЧК (BCI) и обработка сигналов МЭГ
- Частичное обучение (Semi-supervised learning, Transductive learning)
- Косвенное обучение (Transfer learning)
- Обучение словарей (Dictionary learning)
- Задачи многоклассовой классификации с классами различной мощности
- Функция ошибки в моделях глубокого обучения (и задача выбора моделей)
- Инварианты в задачах глубокого обучения
- Оценка объема выборки в глубоком обучении
- Generative vs Discriminative
- Выбор признаков в задачах квадратичной оптимизации
- Онлайновое обучение, обучение с подкреплением
Расписание
Автор | Дата | Тема | Ссылка | Результат | Сумма |
---|---|---|---|---|---|
Сологуб (пример) | 4 сентября | Алгоритмы индуктивного порождения и трансформации моделей | Диссертация, pdf, Презентация, pdf | NIR(3) + OK(5)+1/4 * [(0/GR)+(8/10)+(8/10AM)+(8/10AR)+(9/10)+(4.5/5)+(10/10)+(4.5/5)+(9/10)] | 9.75 |
Гринчук Алексей | 19 октября | ||||
Ефимова Ирина | 19 октября | ||||
Карасиков Михаил | 26 октября | ||||
Попова Мария | 2 ноября | ||||
Хайруллин Ринат | 9 ноября | ||||
Швец Михаил | 9 ноября | [1] |
Практикум
- 19 октября - 2 ноября