hero-pic
hero-pic

Тренировки по Machine Learning

30 октября — 29 ноября
ML — это новое направление Тренировок, которое создано совместно с Школой анализа данных. Первые Тренировки по ML посвящены классическому машинному обучению. Это возможность закрепить теорию на тренировочных задачах, а также познакомиться с другими начинающими ML-специалистами в закрытом чате. Участники, которые хорошо себя проявят, получат шанс стать стажёрами или сотрудниками Яндекса.

Если вы хотите повысить вероятность пройти отбор в компанию, можете совмещать ML-тренировки с тренировками по алгоритмам.

Как проходят тренировки

В течение четырёх недель вы смотрите лекции, выполняете домашние задания, смотрите разборы и получаете баллы, которые определяют ваше место в рейтинге участников. В конце Тренировок лидеры рейтинга получают награды от Яндекса.
Какие награды вас ждут
Онлайн-награждение
30 лучших участников ждут подарки на церемонии награждения 12 декабря
Фаст‑трек в Яндекс
получат 30 лидеров рейтинга
Сертификат о прохождении Тренировок
получат все участники, которые решат больше 50% задач

Программа

30.10

19:00
Открытие Тренировок
Открытие Тренировок

02.11

19:00
Лекция
Вводная по ML + knn
Задачи машинного обучения в очевидных и неочевидных местах. Формальная постановка задачи обучения с учителем. Основные понятия в машинном обучении.

Скалярное произведение, метрика, линейные пространства. Метод ближайших соседей.

Радослав Нейчев
выпускник и преподаватель ШАД и МФТИ, старший разработчик Яндекса, сооснователь girafe-ai

03.11

19:00
Лекция ДЗ
Линейная регрессия и регуляризация
Линейная регрессия. Аналитическое и градиентное решения. Неустойчивость решения. Теорема Гаусса-Маркова.

Ограничения на вектор параметров. L1 и L2 регуляризация, их влияние на решение.

Радослав Нейчев
выпускник и преподаватель ШАД и МФТИ, старший разработчик Яндекса, сооснователь girafe-ai

09.11

19:00
Лекция
Линейная классификация, метод максимального правдоподобия

Линейные механизмы классификации. Отступ. Логистическая функция потерь. Hinge loss.

Правдоподобие, метод максимального правдоподобия.

Логистическая регрессия и бернуллиевская случайная величина.

Радослав Нейчев
выпускник и преподаватель ШАД и МФТИ, старший разработчик Яндекса, сооснователь girafe-ai

10.11

19:00
Лекция ДЗ
Решающие деревья, композиции деревьев, Random Forest

Процедура построения деревьев регрессии и классификации. Жадный алгоритм. Информационные критерии.

Бутстрап, бэггинг. «Мудрость толпы». Случайный лес.

Особые свойства решающих деревьев.

Радослав Нейчев
выпускник и преподаватель ШАД и МФТИ, старший разработчик Яндекса, сооснователь girafe-ai

11.11

13:00
Разбор ДЗ
Разбор домашнего задания 1

Информация дополняется

Аркадий Лысяков
выпускник и преподаватель МФТИ, руководитель команды аналитики Картинок Яндекса

15.11

19:00
Лекция
Градиентный бустинг, тонкости обучения
Интуитивное объяснение механизма бустинга.

Градиентный бустинг. Ограниченя на базовые алгоритмы и функции потерь.

Различия в применении различных методов ансамблирования: бустинга и бэггинга.

Радослав Нейчев
выпускник и преподаватель ШАД и МФТИ, старший разработчик Яндекса, сооснователь girafe-ai

17.11

19:00
Лекция ДЗ
Обзорная лекция по DL

Основы Deep Learning. Нейронные сети как развитие «классических» моделей машинного обучения.

Построение моделей с учетом свойств данных. Инвариантность, эквивариантность.

Радослав Нейчев
выпускник и преподаватель ШАД и МФТИ, старший разработчик Яндекса, сооснователь girafe-ai

18.11

13:00
Разбор ДЗ
Разбор домашнего задания 2

Информация дополняется

Аркадий Лысяков
выпускник и преподаватель МФТИ, руководитель команды аналитики Картинок Яндекса

22.11

19:00
Лекция
Оценка значимости признаков, обучение без учителя

Методы оценки значимости признаков. Permutation importance. LIME. Shap values.

Задачи обучения без учителя: кластеризации, снижения размерности.

Радослав Нейчев
выпускник и преподаватель ШАД и МФТИ, старший разработчик Яндекса, сооснователь girafe-ai

24.11

19:00
Лекция ДЗ
Бонусная встреча. Как перейти от теории к практике

Бонусная встреча, описание появится позже.

Радослав Нейчев
выпускник и преподаватель ШАД и МФТИ, старший разработчик Яндекса, сооснователь girafe-ai

25.11

13:00
Разбор ДЗ
Разбор домашнего задания 3

Информация дополняется

Аркадий Лысяков
выпускник и преподаватель МФТИ, руководитель команды аналитики Картинок Яндекса

29.11

19:00
Разбор ДЗ
Разбор домашнего задания 4

Информация дополняется

Аркадий Лысяков
выпускник и преподаватель МФТИ, руководитель команды аналитики Картинок Яндекса

12.12

19:00
Закрытие Тренировок

Онлайн-награждение участников

Опубликован рейтинг участников
Участники, которые решили больше половины задач, получат сертификат. Скачать список таких участников можно ниже.

Убедитесь, что ФИО указано правильно. Если вы опечатались в ФИО, то мы поправим опечатку, чтобы в сертификате было написано верно. Для этого заполните форму.

Электронные сертификаты участникам отправим 12 декабря — в день онлайн-награждения.

Если вы не нашли себя в списке, но уверены, что должны там быть, заполните эту же форму.

Преподаватель направления ML
Радослав Нейчев

Выпускник и преподаватель ШАД, старший разработчик лаборатории машинного интеллекта Яндекса, сооснователь girafe-ai, автор курсов по машинному обучению и лектор в МФТИ, MADE и МГУ; академический директор AI track в Harbour.Space University (Испания и Таиланд), соавтор учебника по машинному обучению от Яндекса.

Узнавайте первыми обо всех новостях
tg
Подпишитесь на наш телеграм-канал — здесь вас ждёт много лайфхаков и советов, которые помогут попасть на стажировку и в штат компании от стажёров, сотрудников и экспертов Яндекса.
vk
Присоединяйтесь к нашему сообществу во «ВКонтакте», здесь много полезного про стажировки в IT.

FAQ

Сколько стоит обучение?
Обучение бесплатное. Чтобы попасть на Тренировки, достаточно зарегистрироваться.
Будет проверка домашних заданий?
Нет, домашние задания по лекциям нужны только для закрепления знаний и самопроверки. Мы проводим еженедельные онлайн-разборы.
Сколько будут доступны практические задания?
Доступ к лекциям и домашним заданиями сохраняется для вас навсегда.
Могу ли я публиковать свои решения или добавить задачи в портфолио?
Вы можете обсуждать решения, помогать и подсказывать друг другу. Главное помнить — делиться полным решением задач публично во время Тренировок запрещено. Когда Тренировки закончатся, вы сможете добавить все решённые задачи в портфолио.
Когда нужно решать задания?
Мы публикуем домашние задания сразу после лекций по соответствующим темам. Можно решать в своём темпе, даже после разборов.
Могу ли я участвовать сразу в нескольких тренировках?
Да, вы можете совмещать любые направления Тренировок друг с другом. Для этого укажите в форме те, которые вас интересуют, — мы зарегистрируем вас на каждое из выбранных направлений.
Остались вопросы?
Пишите на почту intern@yandex-team.ru или спрашивайте в телеграм-боте @Young_Yandex_bot
Подписывайтесь на рассылку Young&&Yandex, чтобы получать актуальные новости и полезные материалы для старта карьеры в топ-IT.
Tue Apr 16 2024 17:13:35 GMT+0300 (Moscow Standard Time)