Линейные модели.

Ведёт: Артём Грязев

Конспект и материалы:

• Презентация
• Jupyter Notebook с семинара:
  • Ссылка для скачивания
  • Открыть на github
• Данные
  • Коты и лемуры
  • Вес и рост

Домашнее задание: Домашнее задание и ноутбук к нему выложены в группе Кружка ВКонтакте.

Все пожелания отправляйте в группу!

Кружок Прикладного Анализа Данных Физтех-школы Прикладной Математики и Информатики МФТИ открывает набор учеников на весенний семестр 2019 года. Ждём учащихся 8-11 классов, которым будет интересно увидеть применение загадочных слов “машинное обучение”, “анализ данных” и “нейронные сети” на практике.

---

Всем, кто всерьез увлекся анализом данных, мы предлагаем поучаствовать летом в работе над реальными проектами по одной из трех тем:

1. Выяснение влияние окружающей среды на организм человека при помощи анализа RR-интервалов
2. Прогнозирование розничной торговли
3. Анализ художественных произведений методами машинного обучения

Чтобы поучаствовать, необходимо написать Анастасии Зухбе в телеграмме (номер телефона: +7 985 199 31 32). Она свяжет вас с куратором выбранного проекта.

Ещё раз спешим поздравить ребят, которые лучше всех проявили себя на нашем кружке! Продолжайте в том же духе и покоряйте новые вершины!

Внимание!

В это воскресение (20.05) занятия не будет, зато будет организована последняя неформальная встреча:) Будем награждать лучших и обсуждать дальнейшие планы. Будем очень вас ждать!

Анализ тональности текста

Ведёт: Анастасия Зухба

Конспект и материалы:

• Ссылка для скачивания архива с ноутбуком и данными
• Открыть на github ноутбук с семинара

Видео:

Внимание! 21 апреля занятия не будет.

Приглашаем вас приехать в МФТИ на День Открытых Дверей.

Для ребят, которые не смогут приехать, была организована трансляция:

Обработка естественного языка

Ведёт: Мария Селезнёва

Конспект и материалы:

• Ссылка для скачивания архива с ноутбуком и данными
• Открыть на github ноутбук с семинара

Видео:

Сравнение постановок задач

Ведёт: Анастасия Зухба

Конспект и материалы:

• Ссылка для скачивания архива с ноутбуком и данными
• Открыть на github ноутбук с семинара

Домашнее задание:

• Для рассмотренной в семинаре задачи прогнозирования энергопотребления построить модель, совмещающую в себе подходы временных рядов и регрессии.
• Сравнить качество ее работы с работой предложенных в семинаре моделей регрессии и временного ряда.

Видео:

Регрессия

Ведёт: Анастасия Белозёрова

Конспект и материалы:

• Ссылка для скачивания архива с ноутбуком и данными
• Открыть на github ноутбук с семинара

Видео:

Внимание! 21 апреля занятия не будет.

Приглашаем вас приехать в МФТИ на День Открытых Дверей.

Для ребят, которые не смогут приехать, была организована трансляция:

Регрессия в прикладных задачах.

Читает: Вадим Викторович Стрижов

Профессор Кафедры интеллектуальных систем МФТИ, доктор физ.-мат. наук, научный сотрудник ВЦ ФИЦ ИУ Российский академии наук, главный редактор журнала Машинное обучение и анализ данных.

Видео:

Регрессия

Ведёт: Анастасия Зухба

Конспект и материалы:

• Ссылка для скачивания архива с ноутбуком и данными
• Открыть на github ноутбук с семинара
• Скачать данные отдельно

Видео:

Классификация.

Ведeт: Павел Темирчев, Анастасия Зухба

Все материалы:

• Скачать. Не забывайте, что файлы нужно будет распаковать

Домашнее задание(выполняется на датасете ЭКГ(триграммы)):

• Загрузить датасет и выбрать задачу двухклассовой классификации: рекоммендуется ‘AZ’ против ‘VD’. Выбрать все строки, у которых в столбике ‘AZ’ или ‘VD’ не ноль.
• Разбить данные на обучение и контроль случайным образом. Желательно использовать kFold.
  Для тех, кто знаком с программированием: сделайте так, чтобы каждое обследование входило в обучение или контроль целиком.
• Отобрать признаки.
• Выбрать любые два метода классификации.
• Сравнить их работу на полученной выборке с выбранными признаками.

Видео:

Машинное обучение на примере задач распознавания языка текста и диагностики по ЭКГ.

Читает: Константин Вячеславович Воронцов

Доктор физико-математических наук, профессор РАН, заведующий отделом «Интеллектуальные системы» Вычислительного центра ФИЦ ИУ РАН, заведующий лабораторией машинного интеллекта МФТИ, профессор кафедры «Интеллектуальные системы» ФУПМ МФТИ, преподаватель Школы анализа данных Яндекс.

Презентация с лекции.

Видео:

Pandas. Визуализация данных.

Ведёт: Анастасия Зухба

Конспект и материалы:

• Jupyter Notebook с семинара:
  • Ссылка для скачивания
  • Открыть на github
• Данные

Видео:

Домашнее задание:

• На основе равномерного распределения сгенерировать выборку, представляющую собой синий круг внутри красного квадрата.
• Используя рассмотренные методы визуализации рассмотреть датасет f3 триграмм. Выделить информативные признаки для решения каждой из 14 задач двухклассовой классификации: ‘AZ’ против каждого из оставшихся классов.
• Дополнительное: Проверить свою гипотезу, рассмотрев соответствующие задачи классификации

Пройдите опрос, и мы станем ещё лучше!

Введение в анализ данных.

Читает: Константин Вячеславович Воронцов

Доктор физико-математических наук, профессор РАН, заведующий отделом «Интеллектуальные системы» Вычислительного центра ФИЦ ИУ РАН, заведующий лабораторией машинного интеллекта МФТИ, профессор кафедры «Интеллектуальные системы» ФУПМ МФТИ, преподаватель Школы анализа данных Яндекс.

Презентация с лекции.

Установка Anaconda. Основы работы в Python.

Ведёт: Анастасия Зухба

Конспект и материалы:

• Инструкция по установке Python (и не только:))
• Простейшие команды и операции в Python:
  • Ссылка для скачивания
  • Открыть на github

Домашнее задание:

1. Установить Anaconda
2. Открыть Jupyter Notebook
3. Изучить семинар 1
4. Проверить, что все команды запускаются

О всех возникающих проблемах пишите в чат, мы с радостью вам ответим:)

Пройдите опрос, и мы станем ещё лучше!