Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2018

Материал из MachineLearning.

Версия от 13:07, 7 сентября 2018; Tipt0p (Обсуждение | вклад)

(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)

Курс посвящен т.н. байесовским методам решения различных задач машинного обучения (классификации, восстановления регрессии, уменьшения размерности, разделения смесей, тематического моделирования и др.), которые в настоящее время активно развиваются в мире. Большинство современных научных публикаций по машинному обучению используют вероятностное моделирование, опирающееся на байесовский подход к теории вероятностей. Последний позволяет эффективно учитывать различные предпочтения пользователя при построении решающих правил прогноза. Кроме того, он позволяет решать задачи выбора структурных параметров модели. В частности, здесь удается решать без комбинаторного перебора задачи селекции признаков, выбора числа кластеров в данных, размерности редуцированного пространства при уменьшении размерности, значений коэффициентов регуляризации и пр. В байесовском подходе вероятность интерпретируется как мера незнания, а не как объективная случайность. Простые правила оперирования с вероятностью, такие как формула полной вероятности и формула Байеса, позволяют проводить рассуждения в условиях неопределенности. В этом смысле байесовский подход к теории вероятностей можно рассматривать как обобщение классической булевой логики.

Основной задачей курса является привитие студентам навыков самостоятельного построения сложных вероятностных моделей обработки данных, используя стандартные модели в качестве своеобразных "кирпичиков". Особое внимание уделяется приближенным байесовским методам, позволяющим обсчитывать сложные вероятностные модели.

Лектор: Д.П. Ветров,

Семинаристы: К. Струминский, Д. Молчанов

Вопросы и комментарии по курсу, а также сдаваемые задания нужно отправлять на почту bayesml@gmail.com. В название письма обязательно добавлять тег [БММО18].

Также у курса есть чат в телеграме. Все объявления по курсу будут вывешиваться именно в чате! Ссылка на него будет разослана студентам на почту групп. Если вам ссылка не пришла, то пишите для ее получения на почту курса.

Домашние задания

Приём заданий по курсу осуществляется в системе anytask.org. Для получения инвайта по курсу просьба писать на почту курса.

Все практические задания и лабораторные сдаются на Python 3.

Экзамен

На экзамене при подготовке билета разрешается пользоваться любыми материалами. При непосредственном ответе ничем пользоваться нельзя. Просьба обратить внимание на теоретический минимум по курсу — незнание ответов на вопросы теоретического минимума автоматически влечёт неудовлетворительную оценку за экзамен.

Вопросы к экзамену

Расписание занятий

В 2018 году курс читается на факультете ВМиК МГУ по пятницам в ауд. 607, начало в 14-35 (лекция) и 16-20 (семинар).

Дата	№ занятия	Занятие	Материалы
7 сентября 2018	1	Лекция «Байесовский подход к теории вероятностей. Примеры байесовских рассуждений.»	Конспект (pdf) Презентация (pdf)
7 сентября 2018	1	Семинар «Байесовские рассуждения. Выдача практического задания №1»	Задачи (pdf)
21 сентября 2018	2	Лекция «Сопряжённые распределения, аналитический байесовский вывод, экспоненциальный класс распределений»
21 сентября 2018	2	Семинар «Сопряжённые распределения»	Задачи (pdf)
28 сентября 2018	3	Лекция «Байесовский выбор модели»	Презентация (pdf)
28 сентября 2018	3	Семинар «Подсчёт обоснованности моделей»	Задачи (pdf) Формулы (pdf)
5 октября 2018	4	Лекция «Метод релевантных векторов для задачи регрессии»	Презентация (pdf)
5 октября 2018	4	Семинар «Матричные вычисления»	Задачи на семинаре с разбором(pdf)
12 октября 2018	5	Лекция «Метод релевантных векторов для задачи классификации»	Конспект (pdf)
12 октября 2018	5	Семинар «Метод релевантных векторов»	Задачи Презентация Доказательство тождества Вудбери Доказательство тождества об определителе
19 октября 2018	6	Лекция «EM-алгоритм. Байесовский метод главных компонент»	Конспект (pdf)
19 октября 2018	6	Семинар «ЕМ-алгоритм»	Задачи Презентация
26 октября 2018	7	Лекция «Вариационный вывод»	Конспект лекции (pdf) Конспект (pdf)
26 октября 2018	7	Семинар «Вариационный вывод»	Задачи (pdf)
2 ноября 2018	8	Лекция «Методы Монте-Карло по схеме марковский цепей (MCMC)»	Конспект (pdf)
2 ноября 2018	8	Семинар «Методы MCMC»	Конспект (pdf)
9 ноября 2018	9	Лекция «Гибридный метод Монте-Карло и его масштабируемые модиификации»
9 ноября 2018	9	Семинар «Гибридный метод Монте-Карло»	Задачи (pdf)
16 ноября 2018	10	Лекция «Гауссовские процессы для регрессии и классификации»
16 ноября 2018	10	Семинар «Гауссовские процессы для регрессии и классификации»	Презентация Задачи
23 ноября 2018	11	Лекция «Непараметрические байесовские методы. Процессы Дирихле»	Конспект (pdf)
23 ноября 2018	11	Семинар «Свойства распределения Дирихле»	Конспект (pdf)
30 ноября 2018	12	Лекция «Латентное размещение Дирихле (LDA)»	Конспект (pdf)
30 ноября 2018	12	Семинар «Модификации LDA»	Статья по HDP

Система выставления оценок по курсу

В рамках курса предполагается выполнение двух практических заданий, четырех лабораторных работ и трёх теоретических заданий.
Задания выполняются самостоятельно. Если задание выполнялось сообща, или использовались какие-либо сторонние коды и материалы, то об этом должно быть написано в отчете. В противном случае „похожие“ решения считаются плагиатом и все задействованные студенты (в том числе те, у кого списали) будут сурово наказаны.
Практические задания оцениваются из 10 баллов. За сдачу заданий позже срока начисляется штраф в размере 0.3 балла за каждый день просрочки, но суммарно не более 6-и баллов.
Домашние задания и лабораторные работы оцениваются из 10 баллов. За сдачу заданий позже срока начисляется штраф в размере 0.3 балла за каждый день просрочки. Задания не принимаются спустя неделю после срока.
Для получения оценки «удовлетворительно» необходимо сдать одно практическое задание, одно теоретическое задание и две лабораторных работы.
Необходимым условием получения положительной оценки за курс является сдача устного экзамена не менее чем на оценку «удовлетворительно».
Итоговая оценка вычисляется по формуле $Mark = \frac{3}{10} E + \frac{7}{10} \left[ \frac{3}{7} P + \frac{4}{7}(\frac{3}{7} T + \frac{4}{7} L) \right]$ , где E — оценка за устный экзамен, P — средний балл, набранный за практические задания, T -- средний балл, набранный за теоретические задания, L -- средний балл, набранный за лабораторные работы, Mark — итоговая оценка по 10-балльной шкале. Оценке 5 в пятибальной шкале соответствует оценка 8 и выше, оценке 4 -- оценка [6, 8), оценке 3 -- промежуток [4, 6).
На экзамене студент может отказаться от оценки и пойти на пересдачу, на которой может заново получить оценку E.
Если на экзамене итоговая оценка оказывается ниже 4 баллов, студент отправляется на пересдачу. При этом оценка E, полученная на пересдаче, добавляется к положительной (три и выше) оценке E, полученной на основном экзамене и т.д. до тех пор, пока студент не наберет на итоговую оценку «удовлетворительно» (для итоговых оценок выше «удовлетворительно» оценки E не суммируются).
Студент может досдать недостающие практические задания в любое время. При этом проверка задания гарантируется только в том случае, если задание сдано не позднее, чем за неделю до основного экзамена или пересдачи.
В случае успешной сдачи всех практических заданий студент получает возможность претендовать на итоговую оценку «хорошо» и «отлично». При этом экзамен на оценку E может сдаваться до сдачи всех заданий (оценки E в этом случае не суммируются).
Экзамен на оценку E сдается либо в срок основного экзамена, либо в срок официальных пересдач.