DavidErikMollberg/kennsluromur huggingface dataset:
og Will hérna tvö hann fær score núll komma sjötíu og sex og það er aftur sjötíu og sex prósent líkur á því að hann sé góður af því að þetta er miðað við það að einn standi fyrir gott og núll standi fyrir vont
Og já hérna eitt í viðbót að þetta er oft notað þegar maður er með sem sagt stór gagnasöfn
af því að það náttúrulega breytist mjög fljótt hvað telst stórt og hvað telst ekki stórt
En ef þið eruð með þú veist hundrað þúsund observation ir og yfir
þá mundi þetta vera vera góð aðferð
Og svo erum við með það sem heitir cross validation eða n fold cross validation
það er eitthvað sem er notað á gagnasöfn sem eru þá aðeins minni
við getum sagt minni en hundrað þúsund það bara fer eftir því hvað þú ert með mikla hérna computing power
en það má alveg vera hvaða önnur tala sem er og og þá er sem sagt það sem við gerum er að við ætlum að þjálfa módelið á
öllum þessum hlutum nema einum og svo testum við á þessum eina sem við skildum eftir
etta endurtökum við fyrir sem sagt allar mögulegar skiptingar
við skiptum því hérna í einn tvo þrjá fjóra fimm sex sjö já tíu hluta
í annarri ítrun þá train um við á hérna fyrstu átta og þessum tíunda
og hérna testum á þessum þarna númer níu Þetta endurtökum við þangað til við höfum sem sagt farið yfir allt gagnasafnið þannig að allir þessir partar öll þessi fold hafa einu sinni verið sem sagt notuð
performance mælingu eða error af því hversu gott módelið er og þá er sem sagt heildar
mælingin á performance inu bara meðaltalið yfir öll yfir öll þessi öll þessi hérna
allar þessar ítranir Þannig að þið sjáið það að
mælingarnar allar observation irnar
þær eru einhvern tímann í test hlutanum
þannig þær þær eru allar notaðar til að test a á
og svo allar eru notaðar til þess að þjálfa á
Og eins og ég segi þá er þetta sem sagt yfirleitt gert með tíu en það má líka alveg vera fimm eða tuttugu Og ástæðan fyrir því að þetta virkar betur á minni gagnasöfn er einfaldlega sú að hérna maður er náttlega að þjálfa tíu módel maður er að þjálfa módel tíu sinnum þess vegna tekur það lengri tíma
þannig að ef maður er með mjög stórt gagnasafn
þá er þetta ekkert voðalega hérna þá getur þetta tekið mjög langan tíma þó að þetta sé náttúrlega miklu meira robust heldur en þetta split sample sem við notuðum sem sagt áðan
þá getum við reiknað út staðalfrávik og jafnvel hérna öryggisbil og svo framvegis
Þannig að við fáum svona betra mat á því hversu gott módelið er
og svo ef við tökum þetta svona to the extreme þá fáum við það sem heitir leave one out cross validation
þar sem að n er jafnt
fjölda mælinga í gagnasafninu þannig að við erum alltaf að þjálfa á öllum observation unum nema einni
og svo spáum við notum módelið sem við þjálfuðum til þess að spá fyrir um klassana á þessu þessari einu sem við skyldum eftir og þetta endurtökum við fyrir allar observation irnar í gagnasafninu
þannig að þið sjáið það að þetta tekur lengri tíma heldur en venjuleg cross validation ef þú ert að búa til
jafn mörg módel eins og observation irnar í gagnasafninu eru
þannig að þetta er enn þá tímafrekara en þetta er raunverulega samt besta aðferðin
en mjög sjaldan notað í praxís af því að þetta bara tekur ógeðslega langan tíma
já ten fold cross validation er bara svona gott go to ef maður er að þjálfa einhver módel
Ókei og hvernig ætlum við svo að mæla það hversu góð módelin okkar eru
að við einsog við erum búin að tala um í binary classification þar sem við erum með tvo flokka í ferlinu okkar
sem sagt fókusa á það
að þá sem sagt erum við að þjálfa módelið okkar
og við notum hérna þjálfunarsafnið okkar
með targe inusem við þekkjum
til þess að þjálfa svona supervised classification model þannig að gögnin
sem sagt allar breyturnar setjum inn í módelið og við fáum út einhvers konar líkur á því að mælingarnar tilheyri öðrum hvorum flokknum
Ókei og svo ætlum við að bera þessa spá sem við fengum út þennan dálk hérna Bera þetta saman við
target ið sem er vitað sem við vissum fyrir fram Og þá sjáum við það til dæmis hérna að hérna tíunda röðin
hann er hérna venjulegur tölvupóstur hann er með núll og líkurnar á því að hann sé einn er hérna núll komma tveir einn þrír
Ókei og svo til þess að vita það hvort að við séum að spá rétt eða ekki þá þarf maður að ákvarða eitthvað svona cut off gildi
þar sem við segjum ókei allir sem eru með spágildi fyrir ofan þetta cut off þeir eru einn og allir hinir eru núll
á meðan að mæling fjögur er einn af því hún er stærri en hálfur og svo getum við bara borið saman þessa tvo dálka real target og predicted target og bara séð hversu oft höfum við rétt fyrir okkur
Þannig að fyrir fyrstu mælingunna þar er raunverulega target ið einn en við spáðum að það væri núll þannig að við höfðum rangt fyrir okkur
önnur mælingin þá er raunverulega target ið núll og við spáðum að væri núll þannig að við höfðum rétt fyrir okkur Við getum bara hreinlega talið hversu oft höfðum við rétt fyrir okkur og ef við gerum það þá sjáum við það
að það var átta sinnum af tíu í heildina þannig að accuracy ið hérna sem er fyrsta sem sagt svona performance measure ið það er áttatíu prósent af því áttatíu skiptum höfðum við rétt fyrir okkur
Þið sjáið það að ef við myndum breyta cut off inu
sem veldur því að til dæmis úps Nei það er hérna sex er sex breyttist
það fór úr einum í það að vera núll
Þannig að í þessu tilfelli þá eru höfum við rétt fyrir okkur bara sjö skipti af tíu þannig að accuracy ið er sjötíu prósent
Og þarna sjáið þið hvernig að sem sagt þetta spágildi er háð þessu cut off i sem að við ákvörðum
Þetta heitir confusion matrix og þetta sem sagt hérna er notað til þess að lista hversu oft við höfðum rétt fyrir okkur og hversu oft við höfðum rangt fyrir okkur
og ef þið horfið á þetta þá sjáið þið að þetta er mjög líkt töflu sem við sáum þarna um daginn þegar við vorum hypothesis testing er það ekki
Af því að við erum að spá fyrir um eitthvað og stundum höfum við rétt fyrir okkur og stundum ekki
og þarna uppi erum við með sem sagt það sem er raunverulegt það sem er rétt actual class
sem sagt actual class ar eitt og við spáðum fyrir að það væri eitt þá erum við með true positive
og eins ef það var núll og við spáðum núll þá erum við með true negative
ef það var einn og við spáðum fyrir núll þá er það false negative og ef það var núll og við spáðum fyrir um einn þá er það false positive Og þessi gildi getum við notað til þess að meta sem sagt hversu gott módelið okkar er
sem er hægt að leiða út frá þessu confusion matrix i sem við vorum með þarna seinstu glæru
og við erum strax nú þegar búin að prófa að reikna accuracy segjum bara hversu oft við höfum rétt fyrir okkur
miðað við stærð gagnasafnsins það er sem sagt true positive plús true negative deilt með bara heildarfjölda af af hérna mælingum
og svo á móti þá er error rate það er bara andstæðan við accuracy hversu oft höfðum við rangt fyrir okkur
Það var sem sagt false positive og false negative
mælir það hversu oft við höfum rétt fyrir okkur innan
og á móti þá erum við með specificity sem að gerir andstæðuna
og svo er f einn score sem er mjög oft notað líka Það er svona
út frá þessum tveimur sem sagt
hinum mælingum
ar af leiðandi eru þau kannski svolítið takmörkuð
en ég ætla að útskýra aðeins betur hérna precision og recall
af því þeir skipta svolítið miklu máli þegar maður er að reyna að finna einhverja ákveðna hegðun í gagnasafninu sínu
og það sem er inni í hringnum
er það sem að módelið okkar spáði sem hérna einn til dæmis
allt sem módelið spáði sem spam
og þannig að þið sjáið það að hérna græni hlutinn inni í hringnum það eru sem sagt true positives
sem sagt allir sem voru spam og voru spáðir sem spam meðan að
rauði hlutinn eru allir sem að voru spam en módelið spáði sem ekki spam Og þ
Og þá er precision módelsins nákvæmnin í módelinu er hlutfallið þarna á milli
Hversu oft vorum við með sem sagt
hversu oft spáði módelið að það væri spam og það var spam deilt
með hversu oft módelið spáði að það væri spam sem sagt hversu mörg hit af spömum
Já ok mörg hversu oft innan sem sagt þessum
svæði þar sem hann spáði því að það væri spam var það raunverulega spam og það heitir sem sagt precision
Og svo erum við með hérna já eins og
stendur þarna how many selected items are relevant
af því að módelið sem velur hluta af mælingunum okkar
og hversu mörg af þessum sem að módelið mældi voru sönn og rétt Og svo
á hinn bóginn þá erum við með recall
hversu mörg af spömunum okkar
voru hérna spáð sem spam
performance a Við erum með hérna accuracy við erum með error sensitivity og specificity
og svo eins og ég er búinn að nefna
þá eru öll þessi sem eru tengd þessu confusion matrix i þau eru háð cut off inu
þannig að ef maður breytir cut off inu þá breytist líka performance inn Og þar af leiðandi er mjög gott að vera með einhverja mælingu sem eitthvað mál
sem er ekki háð þessu cut off i og það er til dæmis hérna A U C
eða area under the receiver operating characteristic curve
sem að er svona hérna þetta er svona kúrfa þetta ROC er
svona kúrfa sem að við getum plottað út frá gögnunum okkar
Þar sem við erum raunverulega að taka cut off ið
og við erum að breyta því láta það breytist frá því að vera núll og uppí einn og fyrir hvert gildi af cut off inu þá reiknum við annars vegar recall og hins vegar specificity
og plottum það svona upp og þá fáum við þessa kúrfu
Og þessi kúrfa segir okkur til um það hversu gott módelið okkar er óháð cut off i
og þannig að þessi bláa lína bara sem sagt hérna á milli núll komma eins og eins komma eins þetta er hérna
þetta mundi þá vera random módel þannig að við erum með
Þetta mundi vera ROC kúrfan fyrir það
við erum alltaf að reyna að gera þessa kúrfu eins hátt upp og við getum
Þegar við erum að byggja módelin okkar þá viljum við alltaf þessi kúrfa sé sem sagt fyrir ofan alla skálínuna og eins hátt upp og við hérna mögulega getum
og þá er sem sagt kemur að góðum notum það sem heitir A U C þar sem við reiknum einfaldlega flatarmálið undir þessari kúrfu það er sem sagt area under the curve
Og það er tala sem er á bilinu núll til einn
þar sem einn er sem sagt fullkomið módel
og núll mundi vera módel sem spáir alltaf rangt En hálfur þið sjáið það að
flatarmálið undir hérna bláu línunni er er hálfur þannig að hérna
málið fyrir fyrir hérna random módel er hálfur og við erum þá alltaf að reyna að búa til módel sem er betra heldur en hálfur og helst sem næst einum og þá getum við borið saman sem sagt módelin okkar með því að bera saman hérna þessi A U C gildi
og því hærra sem A U C ið er því betra
Þannig að þið sjáið þetta aftur hérna við erum með sem sagt flatarmálið undir þessum ferli það er A U C ið
og við viljum að sé stærra til þess að hafa betra módel Nákvæmara módel
hversu gott módelið er og og hérna
Ókei og svo í í A U C inu þá erum við að bera saman recall og sensitivity en svo ef við berum saman recall og precision þá fáum við það sem heitir precision recall curve sem er
líka mjög góður stiki til þess að mæla svona sem sagt módelin okkar hversu góð þau eru
og hérna svo getum við sem sagt fundið hvað flatarmálið er undir þessum ferli
og þá fáum við sem sagt mat á því hversu gott módelið er og við getum notað þetta gildi til þess að bera saman mismunandi
módel og aftur þá er sem sagt
því hærra sem þetta hérna
flatarmál undir ferlinum er því því betra er módelið því nákvæmari er módelið Þið sjáið það
að ef hérna að við viljum sem sagt hafa bæði hátt precision og hátt recall
og þá verður flatarmálið stærra
Þannig að það er mjög gott að kunna góð skil á þessu Þetta er mjög mikilvægt mál fyrir svona binary classification methods
þetta er mjög mjög mikið notað þetta A U C
þetta precision recall curve þetta er líka mjög mikilvægt
og sérstaklega ef maður er að vinna með gagnasöfn þar sem er
hérna mikill unbalance á milli hérna
Og svo er náttlega til alveg mígrúta af fleiri málum til þess að mæla hérna hversu góð módelin eru
þetta er það sem að Python býður upp á
og svo eru fleiri það eru þarna log loss það er jaccard það er hamming það er hérna cohen kappa
alls konar og yfirleitt er þetta bara alls konar mælikvarðar á sem sagt þessu confusion matrix sem maður er að taka saman tölurnar á mismunandi hátt til þess að spá fyrir um einhverja ákveðna eiginleika
módelsins
Og það kannski bara fer eftir því svolítið hvað maður er
og svo eins recall og precision eru mjög mikilvæg og A U C er hérna
er mjög mikilvægt
Og svo ef við erum með sem sagt í regresion módel þar sem við erum að spá fyrir um eitthvað sem er samfellt
þá erum við líka með lista af alls konar málum sem við getum notað
þegar við erum með regresion módel þá erum við ekki bara að spá fyrir um það hvort einhver sé hluti af einhverjum hóp eða ekki heldur er spágildið okkar bara einhver tala
og þá er tilgangur sem sagt að maður ber saman þessa tölu við sanna gildið og maður tekur sem sagt
mismuninn á milli þeirra til þess að einhvern error út og svo erum við með mismunandi týpur af þessum error um við erum með hérna sem sagt
Þannig maður er alltaf bara svona mæla í heildina hversu langt spágildið er frá raunverulega gildinu
Ókei svo um
gagnasöfn sem eru ekki í jafnvægi unbalanced data
Ókei gerum ráð fyrir því að við séum að þjálfa módel sem hérna
beitum þessu módeli á test sett þar sem eru hundrað mælingar
og hérna við vitum það að níutíu og níu af þessum mælingum eru í class klassa núll og ein er í klassa eitt þannig að við getum ímyndað okkur það að þetta er safn af email um og við vitum það að níutíu og níu þeirra eru hérna venjuleg en það er eitt email sem er spam
Hvað hérna hvert
er accuracy ið í þessum módelum ef við ætlum að mæla
accuracy ið Við erum með hundrað mælingar
og módelið spáir því að allir séu núll
hinn sanna klasa og spáðan klasa
og sem sagt sannur klassi er hérna það eru níutíu og níu sem eru hérna
núll og einn sem er eitt nema það að allir eru spáðir í núll Þannig að svona lítur confusion fylkið okkar út
og við getum reiknað út accuracy ið sem er þá bara
gildin á hornalínunni níutíu og níu plús núll og svo deilt með heildarfjölda þannig að við erum með accuracy sem er níutíu og níu sem er bara rosalega hátt af því accuracy er á bilinu núll og uppí einn
Ef accuracy ið er einn þá erum við með fullkomið módel
Þannig að jafnvel þó að þetta módel sem við þjálfuðum hérna finni ekki þessa einu observation
sem er spam
þá erum við með ógeðslega hátt accuracy bara þú veist maður lítur á þetta bara eitthvað Vá heyrðu þetta er gott módel
En módelið það finnur ekki neitt
og þess vegna er það getur það ekki fundið hérna
getur það ekki classify að mælingarnar í gagnasafninu okkar
Af því að við erum með of mikið af hérna mælingum sem eru í þessum majority klassa og þær bara dominate a
yfir þessum hinum sem eru í minority klassanum og þess vegna lærir módelið ekki mynstrin fyrir minority klassan
Og þetta er sem sagt dæmi um gagnasafn sem er hérna unbalanced
og við þurfum þá að grípa til einhverja aðgerða til þess að laga þetta svo að við getum fundið af því auðvitað viljum við finna þessar mælingar sem eru öðruvísi Ef þetta er til dæmis þessi spam filter sem við töluðum um áðan þá viljum við að sjálfsögðu geta fundið spam email in svo þau fari í spam möppuna en ekki bara inbox ið okkar
Já þannig að class imbalance balance er þegar að er einn af klössunum í target breytunni okkar eru sem sagt underrepresented það er
ekki nógu mikið af þeim
og í sumum tilfellum er þetta mjög alvarlegt vandamál eins til dæmis þegar maður að spá fyrir um fraud af því að fraud er svo rosalega algengt Þá er maður með þúst núll komma eitt prósent af
öllum í target breytunni eru núll komma eða þú veist
Og þegar þessi imbalance er sem sagt minni heldur en tíu prósent
þannig að ef að sem sagt ef við erum með að hérna class
eitt class núll fyrirgefið þið er níutíu prósent og class
þá ættum við að grípa til aðgerða og reyna að koma á jafnvægi í gagnasafninu okkar Þannig að ef það er þetta eða minna sem sagt class eitt
til aðgerða og það eru sem betur fer til aðferðir til þess að hérna laga þetta það er einfaldlega að já búa til jafnvægi í gagnasafninu
Og fyrsta svona naive aðferðin er að taka hérna gagnasafnið okkar
þá bara einfaldlega fjarlægjum við af handahófi mælingar sem eru í klassanum núll áður en við þjálfum módelið þannig að það mundi vera svona til dæmis
bara ákveðum það að fjarlægja nokkrar mælingar Og þá erum við komin með minority klassa í fjörutíu prósent sem er meira jafnvægi heldur en við vorum með áður
og nota bene að hérna markmiðið er ekki endilega koma á fullkomnu jafnvægi
það er nóg að það sé þið vitið þrjátíu prósent eða fjörutíu prósent Það þarf ekki að vera fifty fifty
Þegar maður talar um að balance a gagnasafn þá er það ekki að koma því fullkomið jafnvægi bara að auka minority klassan þannig að algóritmarnir geti fundið sem sagt lært mynstrin
við erum með eitt prósent og níutíu og níu prósent
í fifty fifty þá þyrfti því maður hérna
ef maður notar þessa aðferð að fjarlægja rosalega mikið af línum og þá ertu of mikið distort a gagnasafnið sem að bara veldur skekkju líka
Þannig að maður þarf að gera þetta svolítið varlega
prófa sig áfram
og og hérna og bara finna svona einhvern hérna gullinn gullinn meðalveg
En maður getur fjarlægt línur maður getur bætt við línum til dæmis með því að nota það sem heitir random over sampling þar sem maður tekur hérna þessar mælingar þar sem að klassinn er hérna einn og bara tvöfaldar þær bara duplicate ar þær hérna þær línur
þá mundi það líta svona út Og þá erum við með hérna kominn með aðeins betra
En þetta getur líka valdið vandamálum af því að hérna
að maður er bara að tvöfalda einhverjar mælingar
og þá býr maður líka til bias því þær náttúrulega þessar mælingar sem eru með target ið einn þær eru eitthvað svo mikið eins
og þá náttúrulega gerist ekkert í raunveruleikanum að að þær mundu vera nákvæmlega eins
þannig að það er svolítið óraun óraunhæft að bara duplicate a
Þannig að það er búið að þróa
meiri sophisticated aðferðir til þess að duplicate a sem sagt observation ir til dæmis með þessari aðferð sem heitir SMOTE eða synthetic minority over sampling technique
sem að er sýnd hér
það sem við erum með hérna þessa grænu sem eru af majority klassanum og förum með þessa rauða sem eru minority class
og hérna já þetta svona sýnir aðeins hvernig það virkar að maður sem sagt tengir saman þessar mælingar sem eru í minority klasanum
og svo býr maður til nýjar hérna
að varia líka gildunum á hinum breytunum
mjög sem sagt
Ókei þá er ég búinn með glærurnar mínar Ég ætla að fara í í Python
eftir fimm mínútna pásu Er það ekki
Ókei sem sagt í dag þá ætlum við að tala um hérna
það sem kallast data cleaning eða hreinsa gögnin
sem er hérna mjög mikilvægt skref áður en maður byrjar að að vinna með þau
og og hérna yfirleitt það skref sem tekur hvað lengstan tíma
af því að maður þarf rosalega oft að fara aftur og hreinsa meira þegar maður byrjar að vinna með gögnin Maður áttar sig á því að kannski er ekki alveg allt eins og það á að vera
og þá þarf maður fara til baka og og og hreinsa betur og það er sem sagt talað um það að þetta skref taki alveg áttatíu prósent af tímanum
í þessum analytics process
sem sagt frá því að maður er með gögn þangað til að maður er kominn með einhvers konar módel þá er þetta
það að hreinsa gögnin og koma þeim svona á þetta form sem að er hentugt
það sem er lang sem sagt tímafrekast en
en áður en við förum í það þá ætla ég aðeins að hérna tala
vegna þess að gestafyrirlesarinn okkar hann þurfti að færa til
hann átti að vera hérna sjöunda febrúar
En af því að hann ætlar að fara á UTmessuna
þá ákváðum við að færa hans fyrirlestur hérna til tíunda febrúar á mánudag
og hérna vegna þess að UTmessan er náttúrulega svona hérna ráðstefna
þá ætlum við að hérna hafa engan fyrirlestur þennan dag þannig að þið öll
getið farið á UTmessuna líka
og hlustað á fyrirlestra þar
Það verður mjög mikið af skemmtilegum fyrirlestrum sem sagt kynntir þarna á þessari ráðstefnu
og vegna þess að við þurftum aðeins að breyta til í dagskránni þá hérna
á mánudaginn
þá ætla ég að gefa ykkur val um það hvort þið viljið að ég tali um model evaluation um það hvernig maður metur það hversu góð módelin manns eru eða hvort ég eigi að tala um
tengslanet social network analytics
hérna þar sem við erum að raunverulega að nota þessar analytics aðferðir en á tengslanetum
og og hérna það er til dæmis gert hérna
já náttúrulega á öllum þessum tengslanetum sem við erum öll náttúrulega hluti af Facebook Twitter bara þú veist vinanetinu okkar allt mögulegt
þannig að hverjir myndu vilja model evaluation Réttu upp hönd
Ókei og social networks Ókei
Þá verður það model evaluation
Ekki málið þá verðum við að tala um accuracy og AUC og svona ýmislegt skemmtilegt
Ókei þá er það komið
námsmatið í námskeiðinu
Eins og þið vitið Þá er sem sagt námsmatið byggt á kynningum sem þið eruð með um svona machine learning algóritma annars vegar
og svo eru þessi lokaverkefni hins vegar
og á Canvas er búið að búa til sem sagt assignments fyrir þetta bæði þið getið farið og tékkað á þeim
sem sagt þar er nákvæm lýsing á hvers er ætlast til af ykkur í báðum þessum hlutum á námskeiðinu
en út af sem sagt
við erum einn hóp sem er á Akureyri og sá hópur hérna
sem sagt mun hugsanlega koma sem sagt suður og kynna sitt verkefni
og þess vegna erum við ennþá að negla niður dagsetningar fyrir kynningarnar fyrir hvern hóp upp á það sem sagt hvenær hópurinn á Akureyri gæti mögulega komið suður
Þannig að það er ennþá verið að vinna í þessum dagsetningum fyrir það hvenær hvaða hópur verður með fyrirlestur
En við erum búin að sem sagt setja inn dagsetningar fyrir fyrstu tvo hópana
Það er sem sagt þá annars vegar eins og þið sjáið hér
fjórtánda febrúar decision trees og random forests
og svo sautjánda febrúar hérna þar sem erum að tala um regression
og hóparnir sem eiga að sjá um þessa fyrirlestra Þeir eru þegar þegar búið að assign a þá þannig ef þið farið inn í inn í hérna groups sem sagt ef við förum
sjáið þið í fyrsta lagi að það komið hérna assignment
final project fresturinn tuttugasta og fimmta mars
og svo class presentation það er undated af því þið eruð öll með mismunandi dagsetningu
og svo ef þið farið hérna í people og í groups
Þetta eru sem sagt kynningarnar ykkar kynningar í tíma
þar sem þið kynnið mismunandi topic og þá sjáið þið hérna strax á fjórtánda febrúar class presentation
Ef við expöndum það
þá sjáið þið hvaða nemendur eru ábyrgir fyrir því
og svo eins fyrir
þá eru það þessir nemendur sem eru ábyrgir fyrir því
og svo restina af þessum efnum munu vera að assign uð
bara vonandi í næstu viku
En svo er annar hluti af þessu þar nemendur sem sagt
fyrirlestrum ykkar
Þannig að þeir þurfa að vera rauninni heima fyrir tímann að kynna sér efnið
og spyrja þá sem eru að kynna spurninga og og hérna það eru sem sagt gefnar einkunnir fyrir það að spyrja
sem sagt þessi þátttaka í tímum
það er gefin einkunn fyrir það
og þið sjáið það hérna alveg nei bíddu nú við já hérna Hérna sem sagt hérna sjáið þið getið þið séð
hvenær þið eigið að spyrja spurninga þannig að
til dæmis hérna fjórtánda febrúar
þá eiga þessir nemendur að spyrja spurninga
þannig að þeir þurfa að fyrir þennan tíma
líka að kynna sér decision trees og random forests og vera tilbúnir með spurninga
eða komment eða eitthvað
og eitthvað sem er ekki alveg trivial Eitthvað sem er svona kannski þarf aðeins að pæla í
Og hérna er búið að assign a fyrir allt saman
Þannig að vinsamlegast hérna
Þetta voru sem sagt
kynningarnar
Og svo erum við með hvar ertu þarna ertu
Þetta voru kynningarnar
þessi deadlines eru sem sagt per schedule eins og þið sjáið í syllabus num
svo þurfið þið að spyrja spurninga og svo erum við með final project ið þar sem að þið eigið að velja efni og velja ykkur hópa Það eru tveir til þrír í hóp
Og þið þurfið að láta okkur vita á föstudaginn næsta
hvaða topic og hvaða hóp þið eruð með Og þið getið sem sagt
bara raðað í hópa innan canvass
og endilega sendið okkur e mail með ykkar topic i hvað þið ætlið að fjalla um í ykkar verkefni
Og þessu þarf að skila inn tuttugasta og fimmta mars
og svo tuttugasta og sjöunda mars og þrítugasta mars Þá verðum við með kynningar í tíma þar sem þið kynnið fyrir öllum ykkar verkefni
og þá erum við að tala um svona korter tuttugu mínútur þar sem ég get bara farið í gegnum notebook ið sem að þið bjugguð til sem ykkar skil
og ég ítreka það að sem sagt check iði á Canvas í hvaða hópum þið eruð fyrir hérna sem sagt
class presentation ið og líka fyrir spurningarnar
þið þurfið að láta okkur fá sem sagt ykkar kynningu þremur virkum dögum fyrir kynninguna
þannig að við getum farið í gegnum það og gefið ykkur feedback og svoleiðis