Materials for the 2022/23 edition of Machine Learning classes.
Przed konsultacjami proszę o kontakt mailowy w celu zasygnalizowania obecności.
- Igor Podolak: ?
- Piotr Gaiński: piątki 14:00-15:00, pokój 1068
- Artur Kasymov: wszystkie informacje na stronie kursu na Pegazie
(mogą ulec zmianie)
- Wstęp do numpy.
- Wektoryzacja w numpy.
- Funkcje kosztu.
- Feature engineering na przykładzie regresji liniowej.
- Gradienty na przykładzie regresji logistycznej.
- Optymalizatory.
- Multi-layer perceptron.
- Regularyzacja: inicjalizacja, dropout, batch_norm, layer_norm.
- Implementacja Convolutional Neural Network.
- Implementacja Recurrent Neural Network.
- Implementacja Graph Neural Network.
- Implementacja Tranformera.
- Implementacja autoenkodera.
- Implementacja Generative Adversarial Network.
- BONUS: ewaluacja modeli - testy statystyczne i sensowne porownanie.