Archive for Январь 2018

Домашняя работа по теории вероятностей: базовый поток

29.01.2018

Дорогие студенты базового потока!

Во втором семестре домашнее задание по курсу теории вероятностей и статистики проходит в форме практической работы в статистической среде R на сайте datacamp.com.

До 3 февраля 23:59. необходимо зарегистрироваться на сайте datacamp.com с помощью корпоративной почты вшэ (например, iivanov@edu.hse.ru). При этом вы получите полный доступ ко всему контенту сервиса datacamp.com на 6 месяцев бесплатно.

Домашнее задание состоит из четырёх мини-курсов.

Первый мини-курс, Introduction to the tidyverse
https://www.datacamp.com/courses/introduction-to-the-tidyverse
необходимо пройти до 23:59 18 февраля 2018 года.

Следующие три мини-курса будут объявлены позже.

Если вы хотите зарегистрироваться (или уже зарегистрированы) на datacamp под другой почтой, то необходимо заполнить форму goo.gl/7eZGkc до 3 февраля 23:59.

При оценке домашней работы показатель набранных очков (xp points) не учитывается, важен только сам факт прохождения в срок нужных мини-курсов.

Каждый мини-курс весит равное количество баллов в домашней работе.

Всем удачи!

Реклама

Краткий экскурс в историю машинного обучения

22.01.2018

Артур Сэмюэл

В 1959 году Артур Самуэль (Arthur Samuel), исследователь в области искусственного интеллекта и изобретатель первой самообучающейся компьютерной программы игры в шашки, ввел термин «машинное обучение» и определил его как процесс, в результате которого компьютеры способны показать поведение, которое в них не было явно запрограммировано.
Машинное обучение — это подкласс искусственного интеллекта: помимо него, туда входит и робототехника, и много всего другого. Само машинное обучение включает различные методы, в частности, работу с нейронными сетями, которые сейчас так популярны. И один из подклассов обучения нейронных сетей — это deep learning (глубокое обучение).

История развития машинного обучения

1936 AT&T Bell Labs создает синтезатор речи.

1946 Представлен общественности компьютер ЭНИАК — сверхсекретный проект армии США.

(more…)

Предварительные оценки по ДОЭФ

08.01.2018

В файле с накопленными оценками (ссылка) появились предварительные дополнительные баллы за семинары (оранжевый столбец AP) и оценки за экзамен. Инструкция по их корректировке и использованию.

  1. Каюсь, но я оставил плюсы, которые ставил на лекции на кафедре, поэтому их я добавлю завтра перед просмотром.
  2. Если вы считаете, что ходили к доске чаще, то вы пишете письмо своему семинаристу (Радионов С.А. — saradionov@edu.hse.ru) и ставите в копию меня (u4d@yandex.ru). Содержание письма сводится к тому, что вы ходили к доске столько-то раз, а стоит столько-то. Крайне повышает ваши шансы приложенная ссылка на страницу, например, в Контакте с вашей фотографией, по которой вас можно гарантировано опознать.
  3. Каждый дополнительный балл может быть использован либо для того, чтобы увеличить вашу накопленную оценку (в десятибалльной шкале ДО ОКРУГЛЕНИЯ) на 0.2 балла, либо вашу оценку за экзамен (в десятибалльной шкале ДО ОКРУГЛЕНИЯ) на 0.2 балла. Как именно вы распределите баллы между накопленной и экзаменом, вы решаете сами и пишите об этом мне (u4d@yandex.ru) в духе «У меня 4 дополнительные балла, из них 3 идут на повышение накопленной и 1 на повышение экзамена». По умолчанию все ваши баллы прибавляются к экзамену (если вы не подаете признаков жизни) Определиться с распределением нужно до 15.00 9 января.
  4. Оценки за экзамен нормировались на 48 баллов.

Просмотр работ (экзамена и ДЗ) 9 января в 4406 с 12.10 до 15.00. Если вы подходите, а там никого нет — идете в 2112.

Визуализации и игры :)

05.01.2018

Каникулы – самое подходящее время, чтобы узнать что-то новое или вспомнить старое. Но для этого необязательно открывать книги и тетради, можно просто побродить по интересным сайтам!

  • Explained Visually – это отличные визуализации по связанным с математикой темам. Например, в разделе про нейронные сети можно посмотреть, как происходит свёртка изображений при различных ядрах.
  • Парадоксы в теории вероятностей бывает сложно осознать, но благодаря визуализациям понять, что будет, если в парадоксе Монти Холла игрок выбирает одну из 20 дверей, и как устроен парадокс Симпсона, гораздо легче!
  • Если понимать ничего не хочется, то можно посмотреть, как коррелируют самые неожиданные явления. А когда глаз уже намётан, попробовать угадать значение коэффициента корреляции по графику.
  • Удивиться тому, сколько распределений существует и как они между собой связаны, можно на этом не самом красивом, но, пожалуй, самом информативном сайте!
  • Для интересующихся эконометрикой  – введение в многоуровневые регрессионные модели.
  • А по теории игр есть замечательный квест!
  • И напоследок – самые неожиданные объяснения работы алгоритмов сортировки: на цветных анимациях, с помощью звуков и танцев 🙂

Незачеты по ДОЭФ

05.01.2018

До проведения просмотра работ имеем 2 незачета:

Костина Юлия (БЭК155): Экзамен 3, Итог 3

Полушина Валерия (БЭК146): Экзамен 2, Итог 2

У всех остальных писавших экзамен итоговые оценки положительные.

Файл с оценками откроем 7 января. Убедительная просьба не просить доступ к нему.