girafe-ai/ml-course
Fork: 1120 Star: 2342 (更新于 2024-12-02 06:00:45)
license: MIT
Language: Jupyter Notebook .
Open Machine Learning course
最后发布版本： 2020_fall ( 2022-02-13 00:07:31)
Ссылка на ветку ML тренировок Яндекса 2023
Machine Learning course
First semester of girafe-ai Machine Learning course
Recordings and materials
| Date | Content | Lecture video | Slides | WarmUp test | HW | Deadline | Comments |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 05.09.2022 | Week01. Intro, Naive Bayes and kNN. | Запись лекции 2021 Запись семинара 2021 | Слайды | Assignment 01: kNN | 23.59 AOE, 03.10.2022 | По техническим причинам запись лекции 2022 года не велась | |
| 12.09.2022 | extra Week. Linear algebra recap. | Запись лекции Запись семинара 2022 | Слайды | ||||
| 19.09.2022 | Week02. Linear Regression. | Запись лекции Запись семинара 2022 | Слайды | Assignment 02: Linear Regression | 23.59 AOE, 10.10.2022 | ||
| 26.09.2022 | Week03. Linear Classification. | Запись лекции Запись семинара 2022 | Слайды | Lab01: ML pipeline | 23.59 AOE 10.11.2022 | ||
| 03.10.2022 | Week04. SVM, PCA. | Запись лекции Запись семинара 2022 | Слайды | Assignment 03: SVM kernel | 23.59 AOE, 24.10.2022 | ||
| 10.10.2022 | Week05. Trees and ensembles | Запись лекции | Слайды | Optional assignment 04: Tree from scratch | 23.59 AOE, 22.12.2022 | Вместо семинара проходила контрольная работа | |
| 17.10.2022 | Week06. Gradient boosting | Запись лекции Запись семинара | Слайды | ||||
| 24.10.2022 | Week07. Разбор теста | Запись разбора | Вместо лекции были тест и разбор. | ||||
| 31.10.2022 | Week08. Intro into Deep Learning | Запись лекции Запись семинара | Слайды | ||||
| 07.11.2022 | Week09. Backpropogation | Запись семинара | Слайды | Лекция не велась по причине болезни преподавателя, однако был проведён дополнительный семинар по backpropogation | |||
| 14.11.2022 | Week10. Dropout and Batchnorm | Запись лекции Запись семинара | Слайды | ||||
| 21.11.2022 | Week11. Embeddings and seq2seq model | Запись лекции Запись семинара | Слайды |
Prerequisites
Prerequisites are located here.
Literature:
- YSDA ML Book (Russian only)
- Probabilistic Machine Learning: An Introduction; English link, Русский перевод
- Deep Learning Book: English link. Первая часть (Part I) крайне рекомендуется к прочтению.
More additional materials are available here
Exam program:
Available here
Main authors:
- Radoslav Neychev
- Vladislav Goncharenko
Contributors:
- Iurii Efimov
- Nikolay Karpachev
- Ivan Provilkov
- Valery Marchenkov
- Anastasia Ianina
- Irina Rudenko
- Fedor Ryabov
Acknowledgements:
Special thanks to:
- Stanislav Fedotov, YSDA for informative discussions, program verification and support.
- Konstantiv Vorontsov
- Vadim Strijov for teaching this course teachers
- Just Heuristic
最近版本更新:(数据更新于 2024-10-17 09:24:17)
2022-02-13 00:07:31 2020_fall
2022-02-13 00:06:49 2020_spring
2022-02-13 00:04:52 2019_fall
2022-02-12 16:52:48 2019_spring
2021-09-11 21:10:36 2021_spring
主题(topics):
computer-vision, course, deep-learning, machine-learning, materials, natural-language-processing, python, pytorch, reinforcement-learning, seminars
girafe-ai/ml-course同语言 Jupyter Notebook最近更新仓库
2024-11-29 18:33:27 neo4j-labs/llm-graph-builder
2024-11-15 05:39:53 KindXiaoming/pykan
2024-11-11 10:53:33 microsoft/autogen
2024-10-09 04:20:42 Arize-ai/phoenix
2024-10-03 01:07:52 langchain-ai/langchain
2024-10-02 03:17:33 udlbook/udlbook