Автоматизация научных исследований в машинном обучении (практика, В.В. Стрижов)/ФУПМ, осень 2019

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Занятие 1 (6-11 сентября))
(Занятие 1 (6-11 сентября))
Строка 22: Строка 22:
'''Анкета'''
'''Анкета'''
* [https://forms.gle/RCRs2RBJxP8Rv5vD6 Анкета "'''записаться на курс'''"] (стоит отдельно от основной по просьбе робота. Внимание работает только под @phystech.edu и только один раз)
* [https://forms.gle/RCRs2RBJxP8Rv5vD6 Анкета "'''записаться на курс'''"] (стоит отдельно от основной по просьбе робота. Внимание работает только под @phystech.edu и только один раз)
-
* [https://forms.gle/EFjLLr27jJdBAheB9 Анкета '''"отправка задания'''"] (стоит отдельно от основной. нужна для того, чтобы собрать название папок GitHub где Вы выполнили задание)
+
* [https://forms.gle/EFjLLr27jJdBAheB9 Анкета '''"сдача задания'''"] (стоит отдельно от основной. нужна для того, чтобы собрать название папок GitHub где Вы выполнили задание)
* [https://forms.gle/YyCBiD852y59QVdC7 Анкета с вопросами на повторение] (основная)
* [https://forms.gle/YyCBiD852y59QVdC7 Анкета с вопросами на повторение] (основная)

Версия 20:36, 11 сентября 2019


Дополнительные материалы находятся на основной странице
  • Короткий адрес этой страницы bit.ly/PS-ML


Занятие 1 (6-11 сентября)

  1. Подготовка инструментов: выполнить (или проверить, что владеете инструментом),
    • пункты 1, 2, 4, 6, 7, 9, 11, 12 ,13 ДЗ-1 из основной страницы,
    • пункты 4, 5 ДЗ-2.
  2. Получить доступ к https://github.com/Intelligent-Systems-Phystech/
  3. В папке 2019-StartCode создать папку ДЗ Surname2019Linear и файл main.ipynb
    1. В тетради кратко указать название и цель эксперимента.
    2. Загрузить выборку
      1. простую (цена на хлеб),
      2. посложнее (потребление электроэнергии),
      3. совет: лучше загружать по ссылке, а не сохранять в репозиторий.
    3. Построить несколько моделей (пример).
    4. Нарисовать график прогноза (оформление: пример 1, пример 2).
    5. Нарисовать дисперсию прогноза (пример полосы). Дисперсия в каждом значении зависимой переменной вычисляется путем случайного семплирования обучающей выборки, выборка разбивается несколько раз.
    6. Дополнительно*: предложить способ порождения новых (признаков) моделей.

Анкета

Материалы

Советы по пользованию репозиторием

  • GitHub: клонируйте мастер и заливайте правки в него, если работаете только со своим кодом. См. краткое руководство по работе с GitHub.
    1. Update first, Commit after (Pull first, Push after)
    2. Your own work only, no external publications
    3. No big files (put link to external datasets)
    4. No temporary nor dummy files

Прочитать, чем отличается branch от fork

Занятие 2 (13-18 сентября)

Тут будут в пятницу в 18:35 ссылки на
  • видео-стрим семинара
  • hangouts для желающих задать вопрос
  • если видео будет значимо отставать, то будет ссылка на телеграм для вопросов


Личные инструменты