Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
м |
|||
| Строка 115: | Строка 115: | ||
* метод обратного распространения ошибки | * метод обратного распространения ошибки | ||
* градиентные методы оптимизации (полный, стохастический, средний стохастический) | * градиентные методы оптимизации (полный, стохастический, средний стохастический) | ||
| - | * глубинные | + | * глубинные нейронные сети (очень кратко) |
* реализация нелинейных поверхностей и функций с помощью нейросетей | * реализация нелинейных поверхностей и функций с помощью нейросетей | ||
| | | | ||
Версия 09:42, 19 марта 2014
|
|
|
Выставление оценки за курс
Оценка за работу в семестре и допуск к экзамену:
- На семинарах изучается определенное число тем, по каждой из которых проводится проверочная работа.
- Проверочная работа состоит из нескольких задач, за решение каждой из которых дается определенное число баллов. Максимальная сумма баллов, которую можно набрать за проверочную работу, равна пяти.
- Если студент набирает за проверочную работу три балла или больше, то считается, что он закрыл соответствующую тему.
- Оценка за работу в семестре равна средней оценке за проверочные работы.
- Для получения допуска к экзамену необходимо закрыть все темы.
- Если у студента на конец семестра есть незакрытые темы, то в день экзамена он решает контрольную работу, в которую входят задачи по всем таким темам. Если студент справляется со всеми задачами, то он получает допуск и сдает экзамен в день первой пересдачи. В противном случае на первой пересдаче ему выдается контрольная, в которую входят задачи, аналогичные не решенным в прошлый раз, и так далее. Когда студент справляется со всеми задачами, ему выставляется три балла за работу в семестре. Более того, оценка за экзамен ограничивается сверху тремя баллами.
- В конце семестра будет проведена контрольная работа, на которой будет дана еще одна попытка решить задачи, не решенные на проверочных работах (и, соответственно, закрыть незакрытые темы).
- После каждого семинара студентам выдается домашняя работа. Ее выполнение не проверяется, однако задачи из нее могут войти в проверочную работу.
Выставление итоговой оценки:
- Оценка за работу в семестре округляется до ближайшего целого числа (.5 округляется вверх).
- Итоговая оценка находится по следующей таблице:
| Семестр | Экзамен | Итог |
|---|---|---|
| 3 | 3 | 3 |
| 3 | 4 | 3 |
| 3 | 5 | 4 |
| 4 | 3 | 3 |
| 4 | 4 | 4 |
| 4 | 5 | 5 |
| 5 | 3 | 4 |
| 5 | 4 | 5 |
| 5 | 5 | 5 |
Также для вычисления итоговой оценки можно воспользоваться одной из формул:
где — оценка за семестр,
— оценка за экзамен.
Весенний семестр 2013/2014
Расписание занятий
| Дата | Номер | Тема | Материалы | Д/З |
|---|---|---|---|---|
| 12 февраля | Семинар 1 | EM-алгоритм:
| ||
| 19 февраля | Семинар 2 | EM-алгоритм:
Проверочная работа по EM-алгоритму | ||
| 26 февраля | Семинар 3 | Искусственные нейронные сети
| ||
| 5 марта | Семинар 4 | Композиционные методы
Проверочная работа по нейросетям |
Оценки
| ФИО студента | Группа | EM | TBA | TBA | TBA | TBA | TBA | TBA | TBA | Семестр | Экзамен | Итоговая оценка |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Апишев М. | 317 | 5 | ||||||||||
| Афанасьев К. | 317 | н/б | ||||||||||
| Готман М. | 317 | 3.5 | ||||||||||
| Дойков Н. | 317 | 3 | ||||||||||
| Захаров Е. | 317 | 5 | ||||||||||
| Козлов В. | 317 | 5 | ||||||||||
| Колмаков Е. | 317 | 5 | ||||||||||
| Лисяной А. | 317 | 5 | ||||||||||
| Лукашкина Ю. | 317 | 3.5 | ||||||||||
| Ожерельев И. | 317 | 4.5 | ||||||||||
| Родоманов А. | 317 | 5 | ||||||||||
| Сендерович Н. | 317 | 5 | ||||||||||
| Славнов К. | 317 | 3 | ||||||||||
| Тюрин А. | 317 | 5 | ||||||||||
| Хальман М. | 317 | 1.5 | ||||||||||
| Хомутов Н. | 317 | 4 | ||||||||||
| Чистяков А. | 317 | 5 | ||||||||||
| Шапулин А. | 317 | 5 |
