ml course

Enlace a una rama de ML Training Yandex 2023

Curso de aprendizaje automático

Primer semestre del curso de aprendizaje automático Girafe-AI

Grabaciones y materiales

Fecha	Contenido	Video de conferencias	Toboganes	Prueba de calentamiento	HW	Fecha límite	Comentario
05.09.2022	Semana 01. Introducción, Bayes ingenuos y knn.	Grabación de conferencias 2021 Seminario de registro 2021	Toboganes		Asignación 01: KNN	23.59 AOE, 03.10.2022	Por razones técnicas, no se realizó la grabación de la conferencia de 2022
12/09/2022	Semana extra. Resumen de álgebra lineal.	Registro de seminario de grabación de conferencias 2022	Toboganes
19/09/2022	Semana02. Regresión lineal.	Registro de seminario de grabación de conferencias 2022	Toboganes		Asignación 02: regresión lineal	23.59 AOE, 10.10.2022
26/09/2022	Semana03. Clasificación lineal.	Registro de seminario de grabación de conferencias 2022	Toboganes		LAB01: ML Pipeline	23.59 AOE 10.11.2022
03.10.2022	Semana 04. SVM, PCA.	Registro de seminario de grabación de conferencias 2022	Toboganes		Asignación 03: kernel SVM	23.59 AOE, 10.24.2022
10.10.2022	Semana05. Árboles y conjuntos	Grabación de conferencias	Toboganes		Asignación opcional 04: Árbol desde cero	23.59 AOE, 22/12/2022	En lugar de un seminario, se estaba realizando una prueba
17/10/2022	Semana 06. Aumento de gradiente	Conferencia registrando un récord de seminario	Toboganes
10.24.2022	Semana07. El análisis de la prueba	Registro de análisis					En lugar de una conferencia, hubo una prueba y análisis.
31.10.2022	Semana 08. Introducción al aprendizaje profundo	Conferencia registrando un récord de seminario	Toboganes
07.11.2022	Semana09. Respaldo	Registro del seminario	Toboganes				La conferencia no se realizó debido a la enfermedad del maestro, pero se celebró un seminario de respaldo adicional
14/11/2022	Semana 10. Abandonado y por lotes	Conferencia registrando un récord de seminario	Toboganes
21/11/2022	Semana11. Incruscaciones y modelo SEQ2SEQ	Conferencia registrando un récord de seminario	Toboganes

Requisitos previos

Los requisitos previos se encuentran aquí.

Literatura:

1. YSDA ML Book (solo ruso)
2. Aprendizaje automático probabilístico: una introducción; Enlace en inglés, traducción rusa
3. Libro de aprendizaje profundo: enlace de inglés. La primera parte (parte I) es extremadamente recomendada para la lectura.

Hay más materiales adicionales disponibles Geere

Programa de examen:

Disponible aquí

Autores principales:

• Radoslavo Neychev
• Vladislav Goncharenko

Colaboradores:

• Iriii efimov
• Nikola Karpachev
• Ivan Provilkov
• Valery Marchenkov
• Anastasia Ianina
• Irina Rudenko
• Fedor Ryabov

EXPRESIONES DE GRATITUD:

Special Thenks para:

• Stanislav Fedotov, YSDA para discusiones informativas, verificación de programas y apoyo.
• Konstantiv Vorontsov
• Vadim Strijov para enseñar este curso de maestros
• Solo heurística