Administrativne informacije
| Naslov | Model montaže i optimizacije |
| Trajanje | 150 – 180 min |
| Modul | A |
| Vrsta lekcija | Praktičan |
| Fokus | Tehnički – temelji umjetne inteligencije |
| Tema | Ugradnja i optimizacija |
Ključne riječi
ugradnja modela, optimizacija,binarna klasifikacija, regresija,
Ciljevi učenja
- Vizualizirajte i mjerite značajke i oznake za jednostavno klasifikacijski problem.
- Upotrijebite metrike za procjenu klasifikacijskog modela.
- Podesite hiperparametare kako biste poboljšali performanse modela.
Očekivana priprema
Edukativni događaji koji će biti završeni prije
Obvezno za studente
- Studenti bi trebali imati praktično iskustvo u pitonskom programiranju
- Studenti bi trebali dobro razumjeti tehnike istraživanja podataka
- Studenti bi trebali pregledati predavanja i demonstracije na teme tipova modela, vrednovanja modela, montaže modela i optimizacije modela
Neobvezno za studente
Nijedan.
Preporuke i pozadina za studente
Nijedan.
Preporučeno nastavnicima
- Predavanje o osnovama strojnog učenja 6: Prenamjena (princeton.edu)
- Reguliranje – Colaboratory (google.com)
- Underfit-Overfit – Suradnja (google.com)
Nastavni materijali
Upute za učitelje
Slijedite korake u Colabu.
Pregled predavanja
| Trajanje (min) | Opis | Aktivnost | Materijal |
|---|---|---|---|
| 0 – 15 min | Kratak pregled zadataka i ciljeva učenja | Upute predavača | CoLab praktična poveznica za predavača |
| 15 – 40 min | Zadatak 1. – Istražiti skup podataka – vizualizirati i sažeti nalaze. Normalizirati i označiti ciljnu varijablu. | Izvješćivanje – istraživanje podataka (bias, redundancije, etika) | |
| 40 – 75 min | Zadatak 2. – Evaluacija modela – Evaluacija modela na temelju podataka o vlaku i testiranju. | Kodiranje | |
| 75 – 105 min | Zadatak 3 – Optimizacija modela – Koristite ugađanje hiperparametara i izmijenite prag kako biste poboljšali performanse. | Kodiranje | |
| 105 – 135 min | Zadatak 4. – Optimizacija modela – Sažetak uspješnosti modela zadatka 3. | Izvješćivanje – sažetak | |
| 135 – 150 min | Sažetak praktičnih | Zaključak predavača |
Priznanja
Diplomski studij umjetne inteligencije usmjeren na čovjeka sufinanciran je Instrumentom za povezivanje Europe Europske unije u okviru bespovratnih sredstava CEF-TC-2020 – 1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.