podstawy uczenia maszynowego

about:

Wykład oraz laboratoria prowadzone w semestrze letnim 2021/22.
Prowadzący: Jarosław Miszczak
Wsparcie: Kamil Książek, Mateusz Żarski
Wykład: wtorek, godz. 8:30, s. 310, Laboratorium budownictwa.
Laboratorium: poniedziałek
Karta przedmiotu

news:

01/03/2022 - Pierwszy wykład już na stronie.
08/03/2022 - Wykład 08/03 odwołany.
15/03/2022 - Slajdy z końcówki pierwszego i drugiego wykładu.
22/03/2022 - Slajdy z trzeciego wykładu.
01/04/2022 - Wykład 4.
08/04/2022 - Zrzuty z tablicy i notatki z wykładu 5.
24/04/2022 - Materiały z wykładu 6.
16/05/2022 - Materiały z wykładów 7 i 8.
23/05/2022 - Materiały z wykładu 9.
30/05/2022 - Materiały z wykładu 10.
07/06/2022 - Kolokwium.
19/06/2022 - Uzupełnienia na stronie.
21/06/2022 - Ostatni wykład umieszczony na stronie.

wykłady:

Materiały z wykładu mogą być rozpowszechniane zgodnie z zasadami licencji CC BY-NC-SA 3.0 PL.

Wykład 01 – Wprowadzenie i dodatkowe slajdy analogowe dotyczące procesu uczenia się oraz pojęcia algorytmu (01/03/2022)
Wykład 01A – Wprowadzenie – cz. II (15/03/2022)
Wykład 02 – Zadania, modele, dane – cz. I (15/03/2022)
Wykład 03 – Zadania, modele, dane – cz. II (przykład z kNN w Orange) (22/03/2022)
Wykład 04 – Regresja i regularyzacja (przykład ze współczynnikiem korelacji w Python i Orange) (29/03/2022)
Wykład 05 – Wariancja i obciążenie. Notatki oraz zrzuty z tablicy (05/04/2022)
Wykład 06 – Regresja i klayfikacja oraz notatki i zrzuty z tablicy z wyprowadzeniem fukncji celu dla regresji liniowej (12/04/2022)
Wykład 07 – Bayesowskie podejście do klasyfikacji (26/04/2022)
Wykład 08 – Maszyny wektorów wspierających (10/05/2022)
Wykład 09 – Drzewa decyzyjne i lasy losowe (przykłady: dt-iris-ex.py, dt-svm-iris-ex.py, ens-moons-ex.py) (17/05/2022)
Wykład 10 – Sztuczne sieci neuronowe (przykłady: Perceptron-NAND-XOR.nb oraz orange-painted-som-ex.ows) (24/05/2022)
Wykład 11 – Analiza skupień (31/05/2022)
Wykład 12 – Rekurencyjne sieci neuronowe (14/06/2022)
Wykład 13 – Uczenie ze wzmocnieniem (przykład: frozen-lake-demo.py) (21/06/2022) [zdalnie]

Podobne wykłady i materiały dodatkowe:

Darmowe warsztaty dla naukowców i programistów. Cel? Pokazanie, dlaczego, jak i kiedy wiersz poleceń może mieć pozytywny wpływ na ich pracę. Rejstracja na stronie https://lu.ma/cli. Termin: 08/03/2022, 20:00 (via Zoom).
CS4780/CS5780: Machine Learning for Intelligent Systems, Kilian Weinberger, Cornell University, Fall 2018.
Machine Learning Fundamentals: Bias and Variance na kanale StatQuest with Josh Starmer.

main page