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Lien vers une branche de la formation ML Yandex 2023

Cours d'apprentissage automatique

Premier semestre de cours d'apprentissage automatique Girafe-AI

Enregistrements et matériaux

Date	Contenu	Vidéo de conférence	Diapositives	Test d'échauffement	HW	Date limite	Commentaires
05.09.2022	Semaine01. Intro, naïf Bayes et Knn.	Enregistrement de cours 2021 Séminaire record 2021	Diapositives		Affectation 01: KNN	23.59 AOE, 03.10.2022	Pour des raisons techniques, l'enregistrement de la conférence de 2022 n'a pas été effectué
09/12/2022	Semaine supplémentaire. Récapitulatif d'algèbre linéaire.	Record du séminaire d'enregistrement des cours 2022	Diapositives
19/09/2022	Semaine02. Régression linéaire.	Record du séminaire d'enregistrement des cours 2022	Diapositives		Affectation 02: régression linéaire	23.59 AOE, 10.10.2022
26/09/2022	Semaine03. Classification linéaire.	Record du séminaire d'enregistrement des cours 2022	Diapositives		LAB01: pipeline ML	23.59 AOE 10.11.2022
03.10.2022	Semaine04. SVM, PCA.	Record du séminaire d'enregistrement des cours 2022	Diapositives		Affectation 03: noyau SVM	23.59 AOE, 10.24.2022
10.10.2022	Semaine05. Arbres et ensembles	Enregistrement de cours	Diapositives		Affectation facultative 04: arbre à partir de zéro	23.59 AOE, 22/12/2022	Au lieu d'un séminaire, un test était en cours
17/10/2022	Semaine06. Boîtement de gradient	Conférence enregistrant un record de séminaire	Diapositives
10.24.2022	Semaine07. L'analyse du test	Dossier d'analyse					Au lieu d'une conférence, il y a eu un test et une analyse.
31.10.2022	Semaine08. Intro dans l'apprentissage en profondeur	Conférence enregistrant un record de séminaire	Diapositives
07.11.2022	Semaine09. Étalon	Enregistrement du séminaire	Diapositives				La conférence n'a pas été dirigée en raison de la maladie de l'enseignant, mais un séminaire supplémentaire de rétro-étage a eu lieu
14/11/2022	Semaine 10. Abandon et batchnorm	Conférence enregistrant un record de séminaire	Diapositives
21/11/2022	Semaine11. Intégres et modèle SEQ2SEQ	Conférence enregistrant un record de séminaire	Diapositives

Condition préalable

Les conditions préalables sont situées ici.

Littérature:

1. Ysda ML Book (russe uniquement)
2. Apprentissage automatique probabiliste: une introduction; Lien anglais, traduction russe
3. Livre d'apprentissage en profondeur: Lien anglais. La première partie (partie I) est extrêmement recommandée pour la lecture.

Plus de matériaux supplémentaires sont disponibles Gere

Programme d'examen:

Disponible ici

Auteurs principaux:

• Radoslav Neychev
• Vladislav Goncarenko

Contributeurs:

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

Remerciements:

Special Thenks to:

• Stanislav Fedotov, YSDA pour les discussions informatives, la vérification et le soutien du programme.
• Konstantiv Voronttsov
• Vadim Strijov pour enseigner à ce cours les professeurs
• Juste heuristique