/ML_course

Primary LanguageJupyter NotebookCreative Commons Zero v1.0 UniversalCC0-1.0

ML_course

Репозиторий в поддержку курса "Машинное обучение", читаемого в Финансовом университете.

Этот репозиторий содержит практические задания для курса - лабораторные работы. Каждая лабораторная работа находится в отдельной папке. Также в этой папке находятся все необходимые вспомогательные материалы и данные для выполнения работ.

Полезные ссылки

Страница курса

Структура работы

Каждая лабораторная работа состоит из следующих частей:

  1. Цель работы - описание знаний и компетенций, которые развивает данная работа, тема работы.
  2. Содержание работы - основное задание работы, выполнению которого посвящается аудиторное занятие с преподавателем. Эти задания готовят студента к выполнению основных операций, необходимых для проведения машинного обучения, по теме работы.
  3. Методические указания - объяснение основных приемов, используемых при выполнении работы. Предполагается, что ход выполнения работы будет объясняться преподавателем в аудитории на семинарских занятиях.
  4. Задания для самостоятельного выполнения - задания, которые студент должен попытаться решить самостоятельно, в аудитории или дома по решению преподавателя. Правильность выполнения этих заданий проверяется преподавателем.
  5. Контрольные вопросы - вопросы для самоподготовки по теоретическим основам тех тем, которые затрагиваются в работе. Преподаватель может устроить выборочный опрос по этим или схожим вопросам. Успешное исследование данных вопросов готовит студента к экзамену по данному курсу.
  6. Дополнительные задания - в работе могут присутствовать дополнительные задания для самостоятельного исследования студентом. Эти задания, как правило, косвенно связаны с темой работы, могут затрагивать темы, изучаемые на более поздних занятиях, могут иметь повышенный уровень сложности (отмечается звездочкой). Эти задания могут быть проверены преподавателем дополнительно по его решению.