李宏毅2022课程视频全部以线上视频的形式给出(已经全部录好,你可以选择短时间全部学完),上课时间会直播讲解额外的内容(可以不听)和作业(建议一定要做),目前已更新到作业八。
第八课主要内容是Autoencoder和Anomaly Detection。Autoencoder包含encoder和decoder两个部分,encoder对输入信息进行表征学习,decoder将表征学习还原回输入信息。Anomaly Dection是通过对训练数据的学习,获得判别“异常”数据的能力。李宏毅机器学习2022春季-第八课和HW8
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课程视频:
b站视频号:机器学习手艺人
网址:https://www.bilibili.com/video/BV1Z34y1C7sj?spm_id_from=333.999.0.0
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Github:课堂和作业课件及基础代码
网址:https://github.com/yaoweizhang/LHY2022-SPRING
作业八需要使用Kaggle或colab下载代码、训练数据集、模型等资料,文末也有助教代码和训练数据集的获得方式。
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作业任务:
异常检测(Anomaly Dection),训练集是100000个人脸照片,测试集是10000个与训练集同分布的人脸照片和10000个“异常"照片,模型需要分辨出”异常“照片,作业详情见b站作业视频和课件。
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Kaggle提交地址:
https://www.kaggle.com/competitions/ml2022spring-hw8
截止日期:
2022/05/13 23:59(北京时间),去冲榜吧。
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评分:学生通过改进代码提高AUC分数,评分对应的分数如下。
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QQ交流群:156013866
难易程度 | 分数 |
simple | AUC >= 0.53150 |
medium | AUC >= 0.73171 |
strong | AUC >= 0.78215 |
boss | AUC >= 0.82154 |
作业八助教代码和数据获得方式:
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关注微信公众号 “机器学习手艺人”
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