2110743 Machine Learning (2/2022)

Zoom link:  https://chula.zoom.us/j/7474759219 

Schedule:

1. 15 Jan 2023: Course Introduction, Intro to Machine Learning (VDO Playlist, Slides from Tom Mitchell Textbook)

2. 22 Jan 2023: Concept Learning (Version Space, VDO Playlist, Slides from Tom Mitchell Textbook, Colab)

3. 29 Jan, 5 Feb 2023,: Decision Tree Learning+XGBoosting (VDO Playlist, Slides from Tom Mitchell Textbook)

4. 12 Feb 2023: Neural Network(VDO Playlist ดูถึง More Area of Perceptrons, Slides from Tom Mitchell Textbook)

5. 19, 26 Feb 2023: Neural Network(VDO Playlist ดูจนจบ Training a Perceptron, Slides from Tom Mitchell Textbook)

   • Colab https://colab.research.google.com/drive/1v0UTzbz3hftYbydblZSlpDgHeswKeZiD?usp=sharing 

6. 5 Mar 2023: Backpropagation Neural Network (VDO Playlist)

7. 8 Mar 2023 (20:00-21:30) : Midterm Discussion (Fully online)

8. 12 Mar 2023: Midterm 

   • 09:30-11:30

   • Open everything

9. 19 Mar 23: Evaluating Hypothesis (VDO Clips, Colab Link)

10. 26 Mar 23: SVM (VDO Clips, Colab)

11. 2 Apr 23: ปรับเป็นออนไลน์ผ่าน Zoom นะครับ ที่มหาวิทยาลัยมีงาน Open House มีน้อง ๆ นักเรียนมาเยี่ยมชมที่ภาคเป็นจำนวนมาก จึงไม่สะดวกที่จะเรียน Onsite ครับ และเรามีเรื่องที่ต้องอธิบายเพิ่มเติมจาก SVM เมื่อสัปดาห์ก่อนด้วยครับ ยังไงรบกวนเป็น Zoom สดตอน 9:00 น. นะครับ สำหรับเนื้อหา CNN ที่จะสอนจะมีเนื้อหาใน VDO Clips ชุดนี้ครับ 

    • Colab SVM: https://colab.research.google.com/drive/1RzvZ0AJjjT8LSzNhWBiaw2vGBCRLqrlI?usp=sharing 

    • Colab BNN on MNIST: https://colab.research.google.com/drive/1DVtYZkGSyj7e2WZ6ACPllwfMR084j8sr?usp=sharing 

12. 9,16 Apr 23: LSTM (VDO Clips)

13. 23 Apr 23: Naive Bayes Learning (VDO Clips), Colab Link of LSTM for Text Classification)

14. 30 Apr 23 Clustering (VDO Clips)

15. 7 May 23 Reinforcement Learning (VDO Clips)

16. Review 17 May 23 (20:00 via zoom) 

    • Recorded: https://youtu.be/FScCFLSJ7G8 

17. Project Presentation (Offline VDO)

    • 2-3 members/group 

    • Choose from 1: Supervised, 2: Unsupervised 

      1. Supervised

         1. Choose 1 dataset 

         2. Apply 2-3 algorithms

         3. Fine tune model to be the best one 

      2. Unsupervised 

         1. Choose 1 dataset 

         2. Try to cluster data 

         3. Explain the result 

Grading

1. Midterm 30% คะแนนประกาศไว้ที่นี่ https://colab.research.google.com/drive/1kTekrSvVAiAPIqHA7-9CT6rKuiIv_wpp?usp=sharing

   • Total: 110 Points

   • Mean: 66.625

   • SD: 13.27

2. Final 40% (21 May 23)

3. Project (2-3 Students/group) 30%

   • Sumit via this form: https://forms.gle/eJPNV9cBqLk25M6DA before 23:39, 26 May 23

Text book: 

1. Tom Mitchell, "Machine Learning", McGraw Hill, 1997.