Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/информация для второкурсников

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(FAQ)
Строка 10: Строка 10:
== Конкурс ==
== Конкурс ==
Каждый год число желающих достаточно велико.
Каждый год число желающих достаточно велико.
-
Сейчас (18.02.2015) - 8 человек. Число мест - не больше 3х.
+
В 2014-2015 учебном году было более 10 человек на 3 места.
-
Поэтому будет произведён отбор.
+
Поэтому будет производится отбор.
-
Ниже перечислены мероприятия, по итогам которых будет произведён отбор.
+
Ниже перечислены мероприятия, по итогам которых проходит отбор.
Студенты Казахстанского филиала будут отбираться с учётом того, что они не могу сейчас принимать участие во всех мероприятиях.
Студенты Казахстанского филиала будут отбираться с учётом того, что они не могу сейчас принимать участие во всех мероприятиях.
== Мероприятия ==
== Мероприятия ==
* Участие в работе спецсеминара (его заседания уже можно посещать - не обязательно ждать до 3 курса)
* Участие в работе спецсеминара (его заседания уже можно посещать - не обязательно ждать до 3 курса)
-
* Решение прикладной задачи анализа данных
+
* Решение прикладной задачи анализа данных (в 2014/15 году была задача [http://www.kaggle.com/c/axa-driver-telematics-analysis Driver Telematics Analysis],
-
** В этом году для решения предлагается задача [http://www.kaggle.com/c/axa-driver-telematics-analysis Driver Telematics Analysis] (до 16 марта).
+
задача этого года будет объявлена в весеннем семестре).
* Собеседование (после решения прикладной задачи)
* Собеседование (после решения прикладной задачи)
* Теоретическая задача (выдаётся на собеседовании)
* Теоретическая задача (выдаётся на собеседовании)
-
* Мини-курс для студентов 2 курса '''"[[Шаманство в анализе данных]]"''' (дата первого занятия - '''02.03.15 16:20''')
 
== Решение прикладной задачи ==
== Решение прикладной задачи ==
Строка 56: Строка 55:
Раньше информации было больше, но по просьбе сотрудников кафедры она была вся удалена.
Раньше информации было больше, но по просьбе сотрудников кафедры она была вся удалена.
 +
* '''Какой Ваш спецкурс можно посещать?'''
 +
Я читаю спецкурс [[Прикладные задачи анализа данных]], но он ориентирован на продвинутых слушателей - тех, кто прослушал курс по машинному обучению.
 +
Для второкурсников я иногда читаю мини-курс (2-3 лекции) '''"[[Шаманство в анализе данных]]"''' (последний раз - в марте 2015 года).
 +
 +
* '''Чем отличается спецкурс от спецсеминара?'''
 +
По простому: спецкурс - обычный курс лекций, его читает преподаватель, в конце семестра по нему сдаётся экзамен,
 +
спецсеминар - мероприятие, на котором студенты, аспиранты и преподаватели делают доклады, в конце семестра по нему студенты получают зачёт.
[[Категория:Учебные курсы]]
[[Категория:Учебные курсы]]
[[Категория:Семинары]]
[[Категория:Семинары]]

Версия 17:01, 18 сентября 2015

Здесь размещена информация по состоянию на весну 2015 года для студентов второго курса ВМК МГУ, которые желают в дальнейшем принимать участие в работе спецсеминара «Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей».


05.03.2015 все второкурсники, которые посылали мне письмо, получили ответ с темой "рассылка... проверка...",

если кто-то не получил - напишите мне на почту. Дь-ов 00:26, 5 марта 2015 (MSK)


Содержание

Конкурс

Каждый год число желающих достаточно велико. В 2014-2015 учебном году было более 10 человек на 3 места. Поэтому будет производится отбор. Ниже перечислены мероприятия, по итогам которых проходит отбор. Студенты Казахстанского филиала будут отбираться с учётом того, что они не могу сейчас принимать участие во всех мероприятиях.

Мероприятия

  • Участие в работе спецсеминара (его заседания уже можно посещать - не обязательно ждать до 3 курса)
  • Решение прикладной задачи анализа данных (в 2014/15 году была задача Driver Telematics Analysis,

задача этого года будет объявлена в весеннем семестре).

  • Собеседование (после решения прикладной задачи)
  • Теоретическая задача (выдаётся на собеседовании)

Решение прикладной задачи

  • Решение производится самостоятельно
  • Язык программирования не имеет значения
  • На первом этапе решения студент должен проявить самостоятельность, затем он может (один раз) проконсультироваться с руководителем спецсеминара.
  • Качество решения определяется
    • итоговым местом в лидерборде
    • местом в лидерборде до консультации
    • отчётом студента (никаких требований к отчёту изначально не предъявляется, но качество описания решения и полнота предоставляемых сведений будет оценена)
    • активностью в форуме соревнования

Для того, чтобы Вы однозначно идентифицировались в Лидерборде, название команды должно быть подобным: Petr Ivanov (2 MSU).

FAQ

  • Что подразумевает/на какие темы будет теоретическая задача?

Теоретическая задача очень похожа на обычную, скажем, из учебника Демидовича. Только чуть сложнее. Она будет требовать знаний, полученных ранее (теория вероятностей, дискретная математика, линейная алгебра). Думать о ней пока рано - она выдаётся после собеседования.

  • Чем Вы занимаетесь?

В интернете легко найти всю нужную информацию. Для тех, кто не умеет искать, а любит смотреть видео вот ссылки:

Интервью "Наука о данных разработчиков питает".

Лекция «Алгебраические замыкания обобщённой модели алгоритмов распознавания...»

  • Чем Вы занимается кафедра, можно поподробнее?

Для начала полностью освойте официальную страницу ММП. Неофициальный исторический обзор лежит в блоге автора. Раньше информации было больше, но по просьбе сотрудников кафедры она была вся удалена.

  • Какой Ваш спецкурс можно посещать?

Я читаю спецкурс Прикладные задачи анализа данных, но он ориентирован на продвинутых слушателей - тех, кто прослушал курс по машинному обучению. Для второкурсников я иногда читаю мини-курс (2-3 лекции) "Шаманство в анализе данных" (последний раз - в марте 2015 года).

  • Чем отличается спецкурс от спецсеминара?

По простому: спецкурс - обычный курс лекций, его читает преподаватель, в конце семестра по нему сдаётся экзамен, спецсеминар - мероприятие, на котором студенты, аспиранты и преподаватели делают доклады, в конце семестра по нему студенты получают зачёт.

Личные инструменты