Semestr letni 2023/24 @kozaka93
Materiały z zajęć Zaawansowane metody uczenia maszynowego prowadzonych na Wydziale Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechniki Warszawskiej
| # | DATA | LABORATORIUM | SKŁADOWA |
|---|---|---|---|
| 1 | 22-02 | Powtórzenie o ML | |
| 2 | 29-02 | Klasyfikacja wieloklasowa | |
| 3 | 07-03 | Regresja liniowa jak sieć neuronowa, wstęp do Keras | |
| 4 | 14-03 | Optymalizacja parametrów w regresji logistycznej | |
| 5 | 21-03 | Regresja logistyczna z interakcjami | |
| 6 | 28-03 | - | PD1 (10p) |
| 7 | 04-04 | Komitety modeli, xgboost | |
| 8 | 11-04 | Wyjaśnialne uczenie maszynowe, część 1 Referaty Część I |
|
| 9 | 18-04 | Wyjaśnialne uczenie maszynowe, część 2 | |
| 10 | 25-04 | ||
| 11 | 09-05 | Semi-supervised learning, część 1 | PD2 (10p) |
| 12 | 16-05 | Semi-supervised learning, część 2 Referaty Część II |
|
| 13 | 23-05 | - | |
| 14 | 06-06 | ||
| 15 | 13-06 | Prezentacja wyników projektu | P1 (20p) |
- prace domowe (20p = 2 x 10p)
- projekt (20p)
- referat (10p)
Aby zaliczyć laboratoria, należy uzyskać ponad 25 punktów ogółem, w tym co najmniej 10 punktów z projektu.