TMO_KURS

Задание на курсовую работу

по дисциплине «Технологии машинного обучения»

Введение

Курсовая работа – самостоятельная часть учебной дисциплины «Технологии машинного обучения» – учебная и практическая исследовательская студенческая работа, направленная на решение комплексной задачи машинного обучения. Результатом курсовой работы является отчет, содержащий описания моделей, тексты программ и результаты экспериментов.

Курсовая работа опирается на знания, умения и владения, полученные студентом в рамках лекций и лабораторных работ по дисциплине.

Схема исследования

Схема типового исследования, проводимого студентом в рамках курсовой работы, содержит выполнение следующих шагов:

1. Поиск и выбор набора данных для построения моделей машинного обучения. На основе выбранного набора данных студент должен построить модели машинного обучения для решения или задачи классификации, или задачи регрессии.
2. Проведение разведочного анализа данных. Построение графиков, необходимых для понимания структуры данных. Анализ и заполнение пропусков в данных.
3. Выбор признаков, подходящих для построения моделей. Кодирование категориальных признаков Масштабирование данных. Формирование вспомогательных признаков, улучшающих качество моделей.
4. Проведение корреляционного анализа данных. Формирование промежуточных выводов о возможности построения моделей машинного обучения. В зависимости от набора данных, порядок выполнения пунктов 2, 3, 4 может быть изменен.
5. Выбор метрик для последующей оценки качества моделей. Необходимо выбрать не менее трех метрик и обосновать выбор.
6. Выбор наиболее подходящих моделей для решения задачи классификации или регрессии. Необходимо использовать не менее пяти моделей, две из которых должны быть ансамблевыми.
7. Формирование обучающей и тестовой выборок на основе исходного набора данных.
8. Построение базового решения (baseline) для выбранных моделей без подбора гиперпараметров. Производится обучение моделей на основе обучающей выборки и оценка качества моделей на основе тестовой выборки.
9. Подбор гиперпараметров для выбранных моделей. Рекомендуется использовать методы кросс-валидации. В зависимости от используемой библиотеки можно применять функцию GridSearchCV, использовать перебор параметров в цикле, или использовать другие методы.
10. Повторение пункта 8 для найденных оптимальных значений гиперпараметров. Сравнение качества полученных моделей с качеством baseline-моделей.
11. Формирование выводов о качестве построенных моделей на основе выбранных метрик. Результаты сравнения качества рекомендуется отобразить в виде графиков и сделать выводы в форме текстового описания. Рекомендуется постройение графиков обучения и валидации, влияния значений гиперпарметров на качество моделей и т.д.

Приведенная схема исследования является рекомендуемой. Возможно выполнение курсовой работы на нестандартную тему, которая должна быть предварительно согласована с ответственным за прием курсовой работы.

Отчет по курсовой работе

Отчет по курсовой работе – документ, содержащий описание решения комплексной задачи машинного обучения с обоснованием принятых решений.

Обязательными структурными элементами отчета являются:

1. Титульный лист установленного образца.
2. Задание установленного образца.
3. Содержание.
4. Введение.
5. Основная часть, содержащая описание постановки задачи и последовательности действий студента по решению поставленной задачи.
6. Заключение (формулировка выводов по выполненной работе).
7. Список использованных источников информации (бумажных и электронных).

Отчет предоставляется студентом в бумажном и электронном виде. Отчет должен быть утвержден и подписан ответственным за прием курсовой работы. Утверждение отчета является допуском к защите курсовой работы.

Защита курсовой работы

Защита курсовой работы проводится в форме научно-технического семинара. Студент докладывает результаты проведенных исследований в форме презентации. В качестве презентационных материалов рекомендуется использовать jupyter-ноутбук, содержащий результаты проведенных экспериментов.

На защите курсовой работы присутствуют члены комиссии, сформированной распоряжением заведующего кафедрой для приема курсовых работ, а также все желающие.