Machine Learning zima 2022/23

Język wykładowy Angielski
Opiekun Marek Adamczyk
Liczba godzin 30 (wyk.) 30 (ćw.)
Rodzaj I2.Z - zastosowania inf.
ECTS 7
Polecany dla I roku Nie
Egzamin Tak
Tagi PD (przetwarzanie danych) DS (Data Science)

Opis przedmiotu:

This course provides the fundamentals of Machine Learning, i.e. of designing programs that implement a data-driven, rather than hand-implemented behavior. The course provides a gentle introduction of the topic, but strives to provide enough details and intuitions to explain state-of-the-art ML approaches: ensembles of Decision Trees (Boosted Trees, Random Forests) and Neural Networks. Starting with simple linear and Bayesian models, we proceed to learn the concepts of trainable models, selecting the best model based on data, practical and theoretical ways of estimating model performance on new data, and the difference between discriminative and generative training. The course introduces mainstream algorithms for classification and regression including linear models, Naive Bayes, trees, ensembles. Practical sessions provide a hands-on experience on building models together with familiarizing Students with popular python-based tools like numpy, pandas and pytorch.

Wykłady

Lista
Prowadzący Termin zajęć Limit Zapisani Kolejka
Marek Adamczyk
english
pn 16:00-18:00 (s. 25) 75 59 0

UWAGA! Wyższa liczba oznacza wyższy priorytet, po zapisaniu do grupy zostajemy usunięci z kolejek o niższym priorytecie.

Ćwiczenia

Lista
Prowadzący Termin zajęć Limit Zapisani Kolejka
Małgorzata Biernacka
english
wt 10:00-12:00 (s. 5) 18 15 0
Marek Adamczyk
english
pn 18:00-20:00 (s. 104) 18 18 0
Michał Stypułkowski
english
wt 12:00-14:00 (s. 4) 18 15 0
Vincent Michielini
english
wt 08:00-10:00 (s. 5) 18 13 0

UWAGA! Wyższa liczba oznacza wyższy priorytet, po zapisaniu do grupy zostajemy usunięci z kolejek o niższym priorytecie.


Konsultacje prowadzących:


Imię i nazwisko Pokój Konsultacje
Małgorzata Biernacka 348 wt., pt. 13-14 + możliwe inne terminy, po wcześniejszym umówieniu się
Vincent Michielini 324 It can basically be anytime on Thursdays and Fridays.. But please send me an email before!
Marek Adamczyk Piątek 10 rano, zdalnie. Proszę o mały heads up mailem bądź na teamsie.
Michał Stypułkowski 202 Proszę o umówienie się drogą mailową.