Общеуниверситетский факультатив на основе курса Воронцова пока не планируется. В общеуниверситетском формате ФКН сейчас проводит
майнор «Интеллектуальный анализ данных» electives.hse.ru/minor_intel
8. Понижение размерности и метод главных компонент.
В прикладных задачах часто возникает потребность в уменьшении количества признаков — например, для ускорения работы моделей. В этом модуле мы обсудим подходы к отбору признаков, а также изучим метод главных компонент, один из самых популярных методов понижения размерности.
Может быть:) И мы будем рады, если много людей пройдет курс успешно и будет жаждать продолжения!
Сейчас тем, кому будет на курсе слишком легко, мы приглашаем поступить в ШАД — учиться у нас можно заочно.
Мы обычно используем реальные датасеты, но стараемся выбирать их так, чтобы не сильно упираться в вычислительные возможности и время выполнения. Люди скорее всего не рассчитывают, что они будут в онлайн-курсе обучать что-то 2 часа :)
Наш курс даёт представление о том как работают изучаемые алгоритмы, но кроме этого мы хотим показать, как правильно их применять на практике. Нашей целью не было сделать курс по программированию, поэтому используем sklearn.
Кроме того, там достаточно удобная среда для проведения исследований, она поможет подготовить человека к тому, как ставить эксперименты.
По факту мы учим тому как подойти к решению задач МО, какие методы бывают, какие достоинства/недостатки, какие подводные камни встречаются.
Научиться правильно реализовать сами алгоритмы — хороший навык, но это уже более углубленная программа, которую наш курс не охватывает.
Тут важный момент: курс в ШАДе достаточно сложный, создан он для студентов ШАД, которых мы набираем в школу по конкурсу. Конкурс очень высок, курс начинается во втором семестре — то есть мы можем спокойно рассчитывать на очень высокий уровень слушателей. Все это резко ограничивает аудиторию для онлайн-курса, если просто перекладывать имеющийся курс в формат онлайн. Боюсь, что тогда это был бы не MOOC, а OOC :)
Отличий, на самом деле, довольно много:
1) В стэнфордском курсе больше сосредотачивается на картинках и объяснениях «на пальцах», тогда как мы добавим к этому немного строгости — формулы и их вывод будут, но в том объеме, в котором их может понять студент первого курса университета.
2) В своем курсе Andrew Ng рассказывает базовые алгоритмы — у него нет ничего про бустинг и случайные деревья, а именно эти алгоритмы используются, например, в Яндексе для решения многих задач машинного обучения.
3) Да и сам подход к изложению, терминология и методология в нашем курсе устроены иначе.
Отмечу, что на курсе Воронцова “выросла” большая часть data scientist’-ов, работающих в России, поэтому после нашего курса будет гораздо комфортнее вливаться в любой рабочий коллектив в нашей стране.
майнор «Интеллектуальный анализ данных» electives.hse.ru/minor_intel
Сейчас тем, кому будет на курсе слишком легко, мы приглашаем поступить в ШАД — учиться у нас можно заочно.
Кроме того, там достаточно удобная среда для проведения исследований, она поможет подготовить человека к тому, как ставить эксперименты.
По факту мы учим тому как подойти к решению задач МО, какие методы бывают, какие достоинства/недостатки, какие подводные камни встречаются.
Научиться правильно реализовать сами алгоритмы — хороший навык, но это уже более углубленная программа, которую наш курс не охватывает.
1) В стэнфордском курсе больше сосредотачивается на картинках и объяснениях «на пальцах», тогда как мы добавим к этому немного строгости — формулы и их вывод будут, но в том объеме, в котором их может понять студент первого курса университета.
2) В своем курсе Andrew Ng рассказывает базовые алгоритмы — у него нет ничего про бустинг и случайные деревья, а именно эти алгоритмы используются, например, в Яндексе для решения многих задач машинного обучения.
3) Да и сам подход к изложению, терминология и методология в нашем курсе устроены иначе.
Отмечу, что на курсе Воронцова “выросла” большая часть data scientist’-ов, работающих в России, поэтому после нашего курса будет гораздо комфортнее вливаться в любой рабочий коллектив в нашей стране.
Не, пока все-все материалы мы публиковать не будем:)
Но сииильно не все, конечно, да и не взял. Так, играемся. Опыты ставим.
Кристина ответила ниже, ошиблась кнопкой:) Ускорять можно будет.