Магистратура
2021/2022![Цель освоения дисциплины](/f/src/global/i/edu/objectives.svg)
![Планируемые результаты обучения](/f/src/global/i/edu/results.svg)
![Содержание учебной дисциплины](/f/src/global/i/edu/sections.svg)
![Элементы контроля](/f/src/global/i/edu/controls.svg)
![Промежуточная аттестация](/f/src/global/i/edu/intermediate_certification.svg)
Веб-поиск и ранжирование
Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус:
Курс обязательный (Машинное обучение и анализ данных)
Направление:
01.04.02. Прикладная математика и информатика
Кто читает:
Департамент информатики
Когда читается:
2-й курс, 1-4 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Шпильман Алексей Александрович
Прогр. обучения:
Машинное обучение и анализ данных
Язык:
русский
Кредиты:
10
Контактные часы:
140
Программа дисциплины
Аннотация
Дисциплина направлена на формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков веб-поиска и ранжирования данных. Студенты получат знания об основных алгоритмах веб-поиска, создадут собственный веб-краулер и проведут оценку качества собранных результатов. Для освоения дисциплины студентам необходимы знания, полученные в результате изучения дисциплин «Машинное обучение», «Теория вероятностей и математическая статистика».
Цель освоения дисциплины
- Формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков веб-поиска и ранжирования данных.
Планируемые результаты обучения
- Знает технологии оценки качества поиска
- Умеет собирать данные из веб-ресурсов
- Имеет навыки использования прямых методов ранжирования и способов проведения ранжирования с использованием машинного обучения.
Содержание учебной дисциплины
- Оценка качества информационного поиска
- Подготовка данных для поиска, обработка запроса
- Классические подходы к ранжированию, применение семантических методов и машинного обучения
- Федеративный поиск, кликовые модели
Элементы контроля
- Курсовой проект
- Устный экзаменЭкзамен проводится в устной форме и состоит из 3-х частей: презентация научной статьи по теме Information Retrieval (SIGIR, WSDM, CIKM), ответ по случайному вопросу из списка и решению задачи. Оценка 3 предполагает успешную презентацию статьи. Для получения оценки 4 кроме успешной презентации нужно ответить на вопрос. И, наконец, для получения «отлично» студенту придется справиться со всеми этапами.
Промежуточная аттестация
- 2021/2022 учебный год 1 модуль0.5 * Курсовой проект + 0.5 * Устный экзамен
- 2021/2022 учебный год 2 модуль0.5 * Курсовой проект + 0.5 * Устный экзамен
- 2021/2022 учебный год 3 модуль0.5 * Курсовой проект + 0.5 * Устный экзамен
- 2021/2022 учебный год 4 модуль0.5 * Курсовой проект + 0.5 * Устный экзамен