Course website : 기계학습특강 (숙명여대 통계학과 대학원 2021-1)
중요 공지사항 (Latest update : 3/2/2021)
공휴일 제외하고는 모두 실시간 수업입니다.
실시간 수업때는 상호작용의 최대화를 위하여 수강생 전원이 카메라를 켭니다. 사생활 보호 설정을 (e.g. 가상배경) 미리 취해 주시고, 본인의 반응과 표정이 보일 수 있도록 카메라를 적절한 각도로 맞춰놓아 주십시오. 출석은 camera on을 기준으로 체크됩니다.+ 격주 수요일 정규 수업시간에 실시간 수업 운영
의사소통 및 질문답변 플랫폼으로 슬랙(업무용 메신저) 활용합니다. 이메일로 배포된 링크를 통하여 가입 가능합니다.
예전 수업들은 유튜브로 업로드 후 본 사이트에서 보관합니다.
일반 정보
Course overview
학부 기계학습 관련 수업 (데이터마이닝/통계적기계학습)에서 커버하지 않았던 이슈들 중, 기계학습 관련 최신문헌 강독에 필요한 필수개념들을 소개한다.
강의 중후반까지는 이론강의가 진행된다. 잠정 주제는 다음과 같다: Convex optimization theory, information theory, variational inference, neural-network-based generative models (autoencoders and generative adversarial networks), probabilistic graphical model, and causal graphical model
강의 후반부에 수강생은 논문리뷰발표를 수행한다 (75분 가량). 논문은 교강사와 상의를 거쳐 강의 초반에 결정한다.
강의를 수강하기 위하여는 학부 졸업생 수준의 maturity를 필요로 한다. 특히 수학(선형대수학), 통계학(수리통계학, 회귀분석, 통계계산, 다변량통계분석, 데이터마이닝, 통계적기계학습), 프로그래밍(특히 python 기반 구현) 실력을 전제한다. 석사과정 및 학석사통합과정 합격 학생은 자유로이 수강신청 가능하다. 수강희망 학부생에 대하여는 (1) 통계학과의 데이터마이닝 및 통계적기계학습 수업을 모두 수강하였고 (2) 둘 중 적어도 하나의 과목에서 A0 이상의 학점을 받은 경우에 수강을 허가한다.
Overall goals
기계학습 관련 최신문헌 강독에 필요한 필수개념들을 숙지한다.
강의 운영
강의 시간: 수 9a-12p
강의 방법: 실시간
Camera on policy: 실시간 수업때는 상호작용의 최대화를 위하여 수강생 전원이 카메라를 켭니다. 사생활 보호 설정을 (e.g. 가상배경) 미리 취해 주시고, 본인의 반응과 표정이 보일 수 있도록 카메라를 적절한 각도로 맞춰놓아 주십시오.
평가: 중간시험 35점 + 논문리뷰 35점 + 스크립팅 20점 + 가산점 슬롯 10점
중간시험 (4/21 수): 이론과 방법론의 이해와 응용
논문 리뷰 발표
기대: 논문 하나를 다각도에서 비판적으로 고찰합니다. 이론적 성격이 강한 논문을 리뷰하는 수강생께는 깊은 이해와 꼼꼼한 설명이 기대됩니다. 실험/응용 논문의 리뷰어께는 실험 재현, 본인 현재 연구와의 접목 시도 등이 기대됩니다.
논문은 학기초 교강사와 상담 후 지정합니다.
스크립팅: 한 강 분량의 판서와 강의를 소화하여 LaTeX 수식과 줄글로 정리합니다. 순서는 오리엔테이션 시간에 임의로 지정합니다.
기대: 이상적인 스크립트는 다른 학생이 이해할 수 있는 수준으로 구성되어 있고, 제출하기 전에 여러 번 교정하여 결함, 오타, 모호한 문구 등이 제거된 글입니다.
이해를 돕기 위하여 스크립트 샘플을 공유합니다. (1강 종료 후 링크 공유 예정)
스크립트 저장 방법: Overleaf에서 작업하면 자동 저장됨 (작업용 링크 공유 예정)
수정의견 전달 방법: 작업중인 overleaf .tex문서의 comment기능 활용
작업 절차: 수업종료(day 0) --> 작성자는 스크립트를 작성합니다(~ +7d) --> 교강사 수정의견 (~ +9d) --> 작성자는 의견 반영하여 1차수정합니다(~ +14d) --> 검토자는 핵심 결함, 오타, 모호한 문구 등을 검토 (~ +16d) --> 작성자 2차수정 (~ +21d) --> 본 홈페이지에 업로드
가산점 슬롯: 기본 0점 // 타 수강생에게 도움이 되는 행위의 양과 질에 따라 차등 부여 (e.g. 스크립트 수정의견, 수강생 발표시 참여, 슬랙 질문답변 등)
효율적 운영을 위하여 다음 플랫폼들을 활용합니다.
이메일: 중요 공지 배포 (스노우보드 및 포탈에서 본인의 이메일 설정을 다시 확인하세요.)
슬랙(Slack): 실시간 커뮤니케이션 및 질문답변
슬랙은 실시간 의사소통을 편하게 하는 플랫폼입니다. 여러 줄의 타이핑 및 Code formatting, 이미지 삽입, 파일 첨부가 모두 가능합니다.
혼동되는 개념을 명확히 하고 싶을 때, 개념에 질문이 있을 때, 프로젝트 도중에 막힌 부분이 있을 때에는 #질문답변포럼 게시판에 질문을 남겨주세요. (물론 Office hours도 활용하실 수 있습니다.)
사려깊고 건설적인 참여를 적극적으로 장려합니다. 이를 위하여 합리적인 기준 하에 가산점으로 보상합니다. 교강사는 정기적으로 질문을 체크하고 답변을 남기겠지만 학생들의 답변을 먼저 기다릴 예정입니다.
이메일/DM으로 질문이 올 경우에는 민감한/기밀 질문이 아닌 한 슬랙 질문답변포럼 게시판으로 유도합니다.
스노우보드(Snowboard): 과제물 수거
과목 운영진
교강사 : 최영근 (숙명여대 통계학과 조교수)
사회교육관 503호 / ygchoi 앳 sm 닷 ac 닷 kr
면담시간: 월수 3p - 4:30p, https://ygchoi.youcanbook.me/ 에서 예약
Resources
오픈카톡방 질문답변 포럼 : [데이터분석 QnA&네트워킹] [캐글코리아 오픈채팅] [파이썬 처음처럼]