Coder Social home page Coder Social logo

wojciechkretowicz / 2019l-warsztatybadawcze Goto Github PK

View Code? Open in Web Editor NEW

This project forked from mini-pw/2019l-warsztatybadawcze

0.0 1.0 0.0 12.14 MB

Warsztaty Badawcze na MiNI Zima 2018/2019

R 24.15% Jupyter Notebook 1.37% Python 2.36% HTML 71.58% CSS 0.33% JavaScript 0.21%

2019l-warsztatybadawcze's Introduction

Warsztaty Badawcze Lato 2018/2019

Build Status

Strona przedmiotu Warsztaty Badawcze dla specjalności IAD na wydziale MiNI PW

Baza modeli

Opis struktury bazy oraz szablony plików

Materiały na laboratoria

Tematy spotkań

  • [1] W: Wprowadzenie do OpenML, interfejsu do OpenML
  • [2] W: Modele niskowymiarowe (lm, regresja logistyczna, drzewa, svm). Wprowadzenie do biblioteki mlr do trenowania modeli.
  • [3] W: Miary oceny modelu (loss functions, CV), Wprowadzenie do biblioteki caret do trenowania modeli.
  • [4] W: Modele wysokowymiarowe (lasy, xgboost, sieci neuronowe)
  • [5] W: Wyjaśnialne uczenie maszynowe (DALEX)
  • [6] W: Prezentacje Pracy domowej.
  • [7] W: Strategie doboru hiperparametrów (random search, grid search). Wprowadzenie do biblioteki parsnip do trenowania modeli. parsnip i DALEX.
  • [8] W: Projekt.
  • [9] W: Plan piątkowy
  • [10] W: Pierwsza Prezentacja Projektu (24 kwietnia)
  • [11] W: Wybór zmiennych (filtr, greed search), inżynieria zmiennych.
  • [12] W: Wyjaśniacze PDP jak je robić
  • [13] W: Wyjaśniacze PDP - jak je porównywać
  • [14] W: reprodukowalność wyników (archivist)
  • [15] W: Druga Prezentacja Projektu

Zasady zaliczenia

Zaliczenie jest oparte o dwie składowe:

  • Punkty z prac domowych (60 punktów)
  • Punkty z projektów (40 punktów)

W sumie uzyskać można do 100 punktów. 51 punktów zalicza przedmiot.

Jest również dodatkowa pula punktów do zdobycia za nadobowiązkowe prace domowe.

Projekty

Prace Domowe:

Prace domowe należy zgłaszać przez GitHub, poprzez pull request oraz komentarz w odpowiednim issue.

Literatura uzupełniająca:

2019l-warsztatybadawcze's People

Contributors

agosiewska avatar michalst98 avatar witoldmerkel avatar pastuszka avatar dominikrafacz avatar erdaradungaztea avatar bogdankjastrzebski avatar goniaw avatar mckraqs avatar wojciechkretowicz avatar siemashko avatar k-sap avatar adamoso avatar airi314 avatar hbaniecki avatar pysiakk avatar granatb avatar pmizinski avatar maksymiuks avatar wernerolaf avatar lukaszbrzozowski avatar pbiecek avatar wojtekbogucki avatar

Watchers

James Cloos avatar

Recommend Projects

  • React photo React

    A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.

  • Vue.js photo Vue.js

    🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.

  • Typescript photo Typescript

    TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.

  • TensorFlow photo TensorFlow

    An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

  • Django photo Django

    The Web framework for perfectionists with deadlines.

  • D3 photo D3

    Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. 📊📈🎉

Recommend Topics

  • javascript

    JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.

  • web

    Some thing interesting about web. New door for the world.

  • server

    A server is a program made to process requests and deliver data to clients.

  • Machine learning

    Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.

  • Game

    Some thing interesting about game, make everyone happy.

Recommend Org

  • Facebook photo Facebook

    We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth.

  • Microsoft photo Microsoft

    Open source projects and samples from Microsoft.

  • Google photo Google

    Google ❤️ Open Source for everyone.

  • D3 photo D3

    Data-Driven Documents codes.