Machine learning 2017

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. W ramach wykładu i laboratorium staramy się również przedstawić szerszy kontekst eksploracji danych (ang. data-mining) z związanych z tymi zaganieniami narzędzi.

Podręczniki

Ramowy plan wykładu 2017

  1. [06.03.2018] Wstęp: organizacja zajęć, omówienie dziedziny. Wprowadzenie do o ML i DT: przykłady, problemy, pojęcia. Modele w uczeniu maszynowym, zadania uczenia
  2. [13.03.2018] Atrybuty i modele, wejście i wyjście w procesie DM
  3. [20.03.2018] Regresja liniowa
  4. [27.03.2018] Ridge regression i Lasso
  5. [10.04.2018] Klasyfikacja i jej ewaluacja
  6. [17.04.2018] Regresja Logistyczna
  7. [24.04.2018] SVM
  8. [08.05.2018] Uczenie pojęć, reguł
  9. [15.05.2018] Drzewa decyzyjne
  10. [22.05.2018] Wybrane modele odległościowe [FLA:8]: sąsiedztwo, kNN, K-means,
  11. [29.05.2018] Wybrane modele probabilistyczne
  12. [05.06.2018] Uczenie zestawów klasyfikatorów (ang. ensambles)
  13. [12.06.2018] Wprowadzenie do Reinforcement learning
  14. [19.06.2018] Przegląd i podsumowanie

Slajdy z wykładów:

Ramowy plan laboratorium

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

  1. [06.03.2018] Laboratorium 1 - Wprowadzenie do środowiska pracy
  2. [13.03.2018] Laboratorium 2 - Regresja Liniowa I
  3. [20.03.2018] Laboratorium 3 - Regresja Liniowa II
  4. [27.03.2018] Laboratorium 4 - Ridge i Lasso
  5. [10.04.2018] Laboratorium 5 - Regresja logistyczna
  6. [17.04.2018] Laboratorium 6 - Support Vector Machine I
  7. [24.04.2018] Laboratorium 7 - Support Vector Machine II
  8. Kolokwium I
  9. Modele probabilistyczne
  10. Drzewa decyzyjne
  11. Reguły asocjacyjne
  12. Klasteryzacja
  13. Sieci Neuronowe i Transfer Learning
  14. Kolokwium II

Egzamin

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

sala : TBA

pl/dydaktyka/ml/start.txt · ostatnio zmienione: 2018/04/19 10:48 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