Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 174, осень 2016
Материал из MachineLearning.
Лекции на актуальные темы машинного обучения
| Автор | Тема | Ссылка | Дата | Результат | Сумма |
|---|---|---|---|---|---|
| Алгоритмы индуктивного порождения и трансформации моделей | Сологуб (пример) | Диссертация, pdf, Презентация, pdf | 4 сентября | 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 |
| Методы оценки ковариационных матриц в задачах регрессии и классификации | Александр Адуенко | Презентация, pdf | 22 октября | ||
| Гринчук Алексей | 5 октября | ||||
| Ефимова Ирина | 5 октября | ||||
| Карасиков Михаил | 19 октября | ||||
| Кулунчаков Андрей | 19 октября | ||||
| Матлин Даниил | 26 октября | ||||
| Попова Мария | 26 октября | ||||
| Хайруллин Ринат | 2 ноября | ||||
| Швец Михаил | 2 ноября |
Требования: Продолжительность: 45 минут. Число слайдов: 20-30.
- Раскрыть проблему постановки 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 приметы 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.
