ml4ds / ml4all Goto Github PK

We need to create a readme file for the repository

Creo que podríamos dar cabida a algo de DNN de la siguiente manera:
1 - Juntar en una única sesión la introducción a clasificación, kNN (quitando la demostración de consistencia), y SVM (quitando la parte de optimización)
2 - Dedicar una sesión integra a Regresión Logística
3 - Dedicar tres sesiones a laboratorio, incluyendo sección los clasificadores sencillos, la regresión logística con descenso por gradiente, y añadir una introducción muy general a DNN feed-forward con ReLU, dropout, y optimización por gradiente empleando PyTorch
4 - Ejercicios

Habría que generar el siguiente material

• Un índice de las secciones de los notebooks 1, 2, y 4 que irían a examen
• Una nueva práctica, o una extensión de la actual, que incluyese toda la teoría de deep-learning

Tenemos que hablarlo y decidir a final de curso. Podría ser la modificación importante del curso que viene.

Review which introductory notebooks we want to keep

We need to decide whether we keep posting exams, or just create a collection of exercises and/or test questions.

Having problems duplicated does not sound very practical

We need to adapt all notebooks to follow the following notation criteria

• k for the samples indexes (k=0, ..., K-1)

• i for the components (i=0, ..., m-1)

• n for the time index (in learning rules)

• {\bf x}_k, and y_k are the samples

• x_{k,i} is component i of sample {\bf x}_k

• x_i would be the ith component of a generic sample

As shown, all indexes should run from 0