Skip to content

Latest commit

 

History

History
144 lines (130 loc) · 3.8 KB

README.md

File metadata and controls

144 lines (130 loc) · 3.8 KB

Warsztaty Badawcze - 2022L-WB-AutoML

@woznicak

Warszataty Badawcze składają się z:

  • wykładu
  • zajęć laboratoryjnych i projektowych

Terminy i tematy zajęć

DATA LABORATORIUM + PROJEKT PUNKTY
1 24-02 Wprowadzenie do tematu projektu
2 03-03 ML workflow - wstęp do modeli uczenia maszynowego, ewaluacja algorytmów Praca domowa 1 (5 pkt)
3 10-03 Optymalizacja hiperparametrów Praca domowa 2 (5 pkt)
4 17-03 Zasady i wyzwania stojące przed AutoML
5 24-03 Prace z róznymi pakietami do AutoML Kamień milowy 1 (8 pkt)
6 07-04 (8:15) Prezentacje wybranych pakietów
7 07-04 (14:15) Prezentacje wybranych pakietów + dyskusja Kamień milowy 2 (10 pkt)
8 14-04 Struktura artykułów + Benchmarki + Metody oceny szybkości optymalizacji, anytime performance Kamień milowy 3 (6 pkt)
9 21-04 Meta-learning, ensembling modeli. Nasz benchmark.
10 28-04 Omówienie KM2 Praca domowa 3 (6 pkt)
11 05-05 Oddanie KM3. Konsultacje Kamień milowy 4 (8 pkt)
12 19-05 Konsultacje
13 26-05 Ewaluacja benchmarku. Omówienie KM4
14 02-06 Konsultacje projektowe. Możliwe oddanie każdej części artykułu do spr.
15 09-06 Podsumowanie projektów

Schemat oceniania (suma 100 pkt.):

  • praca podczas projektu - 48 pkt.
  • prezentacja końcowa - 16 pkt.
  • raport końcowy - 32 pkt.
  • stosowanie dobrych praktyk wykorzystania GitHub - 4 pkt.
Ocena 3 3.5 4 4.5 5
Punkty (50, 60] (60, 70] (70, 80] (80, 90] (90, ∞)

Literatura