Лекции (Томск)
yury...@gmail.com
распознаванию образов. Содержание во многом было основано на известной
книге Кристофера Бишопа + ряд других источников. В этом году тоже
планирую сделать что-нибудь подобное, только, скорее всего, в мае.
Участие бесплатное, требуется только желание разобраться как же
работают разные методы и немного смелости, т.к. будет много
математики.
Пока что можно высказывать свои пожелания по поводу содержимого. Не
факт, что прислушаюсь, но подумаю :) Будет 5-6 лекций, по 1-2 каждую
неделю. В качестве эксперимента думаю читать лекции на английском.
Когда и где конкретно все будет проходить сообщу позже.
В прошлом году содержание было примерно такое:
1. Элементы линейной алгебры. Умножение матриц (4 представления).
Системы линейных уравнений, геометрический смысл. Собственные значения
и векторы, геометрический смысл. Положительно определенные матрицы.
2. Ортогональные проекции. Метод наименьших квадратов. Линейный
классификатор. Фишеровский дискриминант.
3. Ряд Тейлора для многомерного случая. Обучение перцептрона. Общие
вопросы обучения многослойных нейронных сетей.
4. Вероятностные дискриминантные модели, логистическая регрессия,
итеративный метод наименьших квадратов.
5. Оценка максимального правдоподобия, вероятностные методы
классификации, производящие модели.
6. Многомерное нормальное распределение, матрица ковариаций, алгоритмы
оценки распределений (CMA-ES, IDEA).
Semenikhin Artyom
Я так понимаю курс будет проходить в Томске? Планируете онлайн трансляцию или будете выкладывать лекции в сеть?
В общем можно ли как-нибудь участвовать дистанционно?
--
Вы получили это сообщение, поскольку подписаны на группу Эволюционные вычисления.
Чтобы добавлять сообщения в эту группу, отправьте письмо по адресу ec...@googlegroups.com.
Чтобы отменить подписку на эту группу, отправьте сообщение по адресу ecetc+un...@googlegroups.com.
О дополнительных функциях можно узнать в группе по адресу http://groups.google.com/group/ecetc?hl=ru.
yury...@gmail.com
Да, курс будет в Томске. Онлайн трансляция вряд ли будет, насчет
лекций в сети не знаю. Возможно, буду делать небольшой конспект с
перечнем тем для каждой лекции, но вряд ли это будут полновесные по
объему лекции, тем более, что делается все "на плечах гигантов" ;),
самому придется слишком много времени угрохать.
Как вариант, могу выкладывать откуда брать материалы для каждой лекции
(номера страниц в книгах, ссылки на видео и файлы, если они доступны в
сети).
On 23 мар, 15:00, Semenikhin Artyom <saspost...@gmail.com> wrote:
> Добрый день,
>
> Я так понимаю курс будет проходить в Томске? Планируете онлайн трансляцию
> или будете выкладывать лекции в сеть?
>
> В общем можно ли как-нибудь участвовать дистанционно?
>
> 2012/3/23 yuryt...@gmail.com <yuryt...@gmail.com>
Semenikhin Artyom
yury...@gmail.com
лекций здесь: http://qai.narod.ru/ml_2012.pdf. Несмотря на большую
плотность, многие вещи будут даваться на уровне идей. Моя основная
задача -- рассказать основные идеи, которые используются в машинном
обучении.
Содержание (время и место в файле по ссылке выше):
- [11.05.2011] Мотивация. Линейная алгебра. Операции с векторами и
матрицами. СЛАУ, геометрическая интерпретация. Ортогональные проекции.
Метод наименьших квадратов. Линейная регрессия.
- [12.05.2011] Дискриминантный анализ. Линейный дискриминант.
Фишеровский дискриминант. Логистическая регрессия. Алгоритм обучения
перцептрона. Идея максимизации зазора. Машины опорных векторов.
- [15.05.2011] Ряд Тейлора для одномерного и многомерного случая.
Нейронные сети. Гессиан. Выпуклая оптимизация. Собственные векторы и
числа, геометрическая интерпретация и использование.
- [17.05.2011] Матрица ковариации. Метод главных компонент.
Многомерный гауссиан. Генерация (псевдо)случайного гауссовского
вектора. Алгоритмы оценки распределений. Алгоритм CMA-ES. Семейство
алгоритмов IDEA.
- [19.05.2011] Условная вероятность. Оценка максимального
правдоподобия. Вероятностные методы классификации и производящие
модели. Байесовское принятие решений. <<Наивный Байес>>. Смесь
гауссианов. EM-алгоритм.
- [22.05.2011] Векторное квантование (карты Кохонена). Основные
понятия нелинейной динамики. Сети Хопфилда.