Веб-поиск и ранжирование

Магистратура 2021/2022

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

Где читается: Школа информатики, физики и технологий

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

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Дисциплина относится к базовой части профессионального цикла. Студенты получат фундаментальные и практические знания по всем этапам современного веб-поиска: от сбора данных (краулинг) и индексации до классических и нейросетевых методов ранжирования, включая обучение ранжированию (Learning to Rank), трансформеры и векторный поиск. В ходе курса реализуются несколько домашних заданий (на базе соревнований Kaggle) и финальный проект. Для освоения необходимы знания по дисциплинам «Машинное обучение», «Теория вероятностей и математическая статистика», а также базовое владение Python.

Цель освоения дисциплины

Формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков в области веб-поиска и ранжирования, включая современные методы на основе машинного обучения и нейросетей, а также развитие инженерных компетенций по созданию поисковых систем и их компонентов.

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 экзамен
Экзамен 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 модуль
0.5 * Устный экзамен + 0.5 * Курсовой проект
2021/2022 учебный год 2 модуль
0.5 * Устный экзамен + 0.5 * Курсовой проект
2021/2022 учебный год 3 модуль
0.5 * Курсовой проект + 0.5 * Устный экзамен
2021/2022 учебный год 4 модуль
0.5 * Устный экзамен + 0.5 * Курсовой проект

Список литературы

Авторы

Шпильман Алексей Александрович

Программа дисциплины