Machine learning 2016

Cele kursu

Celem kursu jest przekazanie najistotniejszych wiadomości związanych z problemami i metodami uczenia maszynowego w wymiarze logicznym, geometrycznym i probabilistycznym.
Kurs opiera się na usystematyzowanym przeglądzie podstawowych metod i algorytmów z poszczególnych grup.

Podręczniki

Ramowy plan wykładu 2016

  1. Wstęp: organizacja zajęć, omówienie dziedziny
  2. Wprowadzenie do ML i DT: przykłady, problemy, pojęcia. Modele w uczeniu maszynowym, zadania uczenia [FLA:0,1] 2016-03-01
  3. Atrybuty i modele, wejście i wyjście w procesie DM [DMW:2,3], 2016-03-08
  4. Klasyfikacja i jej ewaluacja [FLA:2] 2016-03-22
  5. Kolokwium z lab (Uczenie pojęć) 2016-04-05
  6. Uczenie pojęć, drzew decyzyjnych i reguł [FLA:4,5,6], [DMW:4] 2016-04-12
  7. Wybrane modele liniowe [FLA:7], [DMW:4] regresja liniowa, perceptron, SVM, kernele, części 7-8 2016-04-19
  8. Wybrane modele odległościowe [FLA:8]: sąsiedztwo, kNN, K-means, dendogramy, części 7-8
  9. Repetytorium: części 1-3 i części 4-6 części 7-8 – na podstawie slajdów z podręcznika P. Flacha 2016-04-26
  10. Wybrane modele probabilistyczne [FCA] 6, 7.8
  11. Narzędzia do ML
  12. Przegląd i podsumowanie

Slajdy z wykładów:

Ramowy plan laboratorium

Adres serwera: charon.kis.agh.edu.pl

  1. Laboratorium 1 - Wprowadzenie do Octave ()
  2. Laboratorium 2 - Uczenie pojęć ()
  3. Laboratorium 3 - Drzewa decyzyjne
  4. Laboratorium 4 - Reguły asocjacyjne
  5. Kolokwium z lab 1-4 - wykład
  6. Laboratorium 5 - Regresja Liniowa
  7. Laboratorium 6 - Regresja Logistyczna
  8. Laboratorium 7 - Sztuczne sieci neuronowe
  9. Laboratorium 8 - Transfer Learning
  10. Laboratorium 9 - Bias/Variance
  11. Kolokwium z lab 5-9
  12. Laboratorium 10 - Support Vector Machines
  13. Laboratorium 11 - Klasteryzacja
  14. Laboratorium 12 - Systemy rekomendacyjne i detekcja anomalii
  15. Laboratorium 13 - Sieci Bayesowskie - wprowadzenie
  16. Laboratorium 14 - Sieci Bayesowskie
  17. Kolokwium z lab 10-14

Egzamin

  • I Termin: TBA
  • II Termin: TBA
  • III Termin: TBA

sala : TBA

pl/dydaktyka/ml/start.txt · ostatnio zmienione: 2016/04/14 10:15 przez esimon
www.chimeric.de Valid CSS Driven by DokuWiki do yourself a favour and use a real browser - get firefox!! Recent changes RSS feed Valid XHTML 1.0