# data[].attributes.headline
5. NLP - неcколько занятий

# data[].attributes.subject
5. NLP - неcколько занятий

# data[].attributes.headline
4. Схемы голосования и практические примеры

# data[].attributes.subject
4. Схемы голосования и практические примеры

# data[].attributes.headline
Конечная клечатая доска

# data[].attributes.subject
Конечная клечатая доска

# data[].attributes.body
Differentiation, Integration for simulation full steps of ML education algo

# data[].attributes.headline
Modifications, improvement ideas & comparisons

# data[].attributes.subject
Modifications, improvement ideas & comparisons

# data[].attributes.body
ideas and logic

# data[].attributes.body
+bagging & ...

# data[].attributes.body
Parameters & flex limitations / Dropout (for neural networks)

# data[].attributes.body
For different types of models

# data[].attributes.body
+boosting

# data[].attributes.body
SOM / RSOM / GNG

# data[].attributes.body
FSTR / FSTR SHAP / ... / custom for business

# data[].attributes.body
And related voting schemes

# data[].attributes.body
idea, methodology, stat tests
what to do if not enough data

# data[].attributes.body
F-scores / ROC AUC / ... / custom business
Cross validation

# data[].attributes.body
RMSE / Logloss / QSM / ... / custom (supports effective optimization?)

# data[].attributes.body
Collection, preprocessing (including filtering)
PCA / t-SNE / Clustering (k-means / DBscan / MCL / ... )

# data[].attributes.body
decision trees / neural networks / regression / KNN / SVM / ... / custom

# data[].attributes.headline
Business task on ML language formulation

# data[].attributes.subject
Business task on ML language formulation

# data[].attributes.headline
Useful results you can present or describe

# data[].attributes.subject
Useful results you can present or describe

# data[].attributes.body
on work / in lab / in your own project

# data[].attributes.body
Примеры:
Хочу узнать ...
Хочу попрактиковаться в ...
Непонятно почему ...

# data[].attributes.headline
Машинное обучение

# data[].attributes.subject
Машинное обучение

# data[].attributes.headline
Обработка сигналов

# data[].attributes.subject
Обработка сигналов

# data[].attributes.headline
Анализ изображений и видео

# data[].attributes.subject
Анализ изображений и видео

# data[].attributes.headline
Мат статистика

# data[].attributes.subject
Мат статистика

# data[].attributes.headline
непонятно что такое 

# data[].attributes.body
непонятно что такое градиентный бустинг

# data[].attributes.headline
хотелось бы узнать п

# data[].attributes.body
хотелось бы узнать про трансформеры и Берт

# data[].attributes.headline
Как работает ChatGPT

# data[].attributes.body
Как работает ChatGPT

# data[].attributes.headline
Как работает NLP?

# data[].attributes.body
Как работает NLP?

# data[].attributes.headline
Как работает Text-to

# data[].attributes.body
Как работает Text-to-Speech и Speech-to-text

# data[].attributes.headline
Какой написать DSL д

# data[].attributes.body
Какой написать DSL для Федора Александровича Новикова?

# data[].attributes.headline
Как работает Stable 

# data[].attributes.body
Как работает Stable Diffusion?

# data[].attributes.headline
Какие существуют луч

# data[].attributes.body
Какие существуют лучшие архитектуры для сегментации (Computer Vision)?

# data[].attributes.headline
Метрики в задачах ма

# data[].attributes.body
Метрики в задачах машинного обучения

# data[].attributes.headline
Преобразование Хафа 

# data[].attributes.body
Преобразование Хафа и Радона для поиска прямых на изображении

# data[].attributes.headline
Хотелось бы разобрат

# data[].attributes.body
Хотелось бы разобрать пару задач на программирование с олимпиады я-проффесионал по ML.
Напр.

# data[].attributes.headline
Как выявить аномалии

# data[].attributes.body
Как выявить аномалии в данных методами машинного обучения

# data[].attributes.headline
Что нужно знать для 

# data[].attributes.body
Что нужно знать для прохождения Ml-секции? Допустим в Яндекс

# data[].attributes.headline
+ к метрикам. Лично 

# data[].attributes.body
+ к метрикам. Лично я хочу услышать nDCG

# data[].attributes.headline
Хотелось бы подробне

# data[].attributes.body
Хотелось бы подробнее узнать про вейвлеты

# data[].attributes.headline
отличие функции поте

# data[].attributes.body
отличие функции потерь от метрики с точки зрения математики

# data[].attributes.headline
Методы вроде active 

# data[].attributes.body
Методы вроде active contours, level-sets, fma

# data[].attributes.headline
идентификатор показа

# data[].attributes.body
идентификатор показа | позиция в выдаче | цена | релевантность запросу | был ли клик

# data[].attributes.headline
Ранжирование 

# data[].attributes.body
Ранжирование

# data[].attributes.headline
отдельная модель, пр

# data[].attributes.body
отдельная модель, предсказывающая вероятность клика по офферу в зависимости от его позиции

# data[].attributes.body
Практика:
- решать задачи в командах?
- более прикладные задачи на использование библиотек и полуготовых решений
- делать диплом по Задачам с семантическим разрывом

# data[].attributes.headline
Оценка = 2 балла +

# data[].attributes.subject
Оценка = 2 балла +

# data[].attributes.body
- практика в командах - до 3-х баллов
- работа над ML дипломом - письма + рассказы на занятиях - до 3-х баллов
- доклад по теме - 1 балл + доп баллы за практическую демонстрацию
- Этапы работы:
- студент согласовывает тему, готовит материал (презентация + текст?), присылает мне, итерации по моим замечаниям, итерации по замечаниям других, доклад
- экзамен - до 3-х баллов

Пример: за решение практической задачи с помощью нейронной сети и доклад про архитектуру вполне можно получить 5.

Мои темы для работы в командах:
- распознавание текста в схемах. Вход: картинка схемы (тексты печатные, но не очень аккуратная) + выделенная область. Требуется распознать текст в выделенной области + выделять область с текстом из области (помогать выделить то, что нужно, например, овал с текстом на схеме).
- генерация описания по схеме
- поиск ошибок в программе по ее содержимому (для узких классов задач возможно получится самостоятельно дообучить трансформер, а не юзать chatGPT)
- улучшение ShapFSTR-диаграмм (opensource библиотека, в которую дописать диапазоны значений фич, сплиты, комбинации фич, ...)