Uni Wien:Introduction to Machine Learning VU (Tschiatschek, Kriege)

Daten

Vortragende	Sebastian Tschiatschek, Nils Kriege
ECTS	6,00 / 4,00
Sprache	English
Links	Homepage

Zuordnungen

Master Data Science	Modul CORE (Pflichtfach)
Master Computational Science	Modul Alternative Pflichtmodule Data Science (Pflichtfach)
Master Computational Science	Modul Pflichtmodulgruppe Core of Computational Science (Gebundenes Wahlfach)

Inhalt

Basic Machine Learning pipelinen, lineare Regression/Klassifikation, model validation and model selection, Kernels, Neural networks. Dimensionality reduction, Probabilistic modeling/Decision theory. Alle Themen werden relativ schnell aber ziemlich tief behandelt und wird erwartet dass man sie schnell begreift.

Ablauf

Das Fach besteht aus Vorlesungen und Übungsdiskussionsstunden (ca. alle 3 Wochen), nebenbei müssen 4 Progamming-Assignments, 4 Pen&Paper(schriftliche)-Assignments gemacht werden und zwei schriftliche (Multiple-Choice seit dem WS24) Teilprüfungen (eine ca. Ende November, die zweite Ende Jänner) gemacht werden.

Benötigte/Empfehlenswerte Vorkenntnisse

• Python/Jupyter-Notebook
• Grundlagen der Statistik (man soll zB. sich mit Distributionen auskennen, mathematische Definition vom Erwartungswert, Bayesian statistics werden alle als bekannt angenommen.)
• Vorwissen zu Machine Learning jeder Art ist vom großen Vorteil

Vortrag

Der Inhalt der Folien wird erklärt, am Tablet werden gelegentlich Rechnungen/Herleitungen detaillierter durchgemacht.

Übungen

Die Programming-Assignments bestehen meistens aus 2-3 Aufgaben die in Python programmiert werden sollen (Jupyter-Notebook wird empfohlen) und behandeln die davor in der VO besprochenen Themen. Das Assignment wird von dem Tutor bewertet. Man muss dazu auch ein Peer-review einer Abgabe einer anderen Person einreichen (geht sehr schnell, eine kleine Umfrage auf moodle). Insgesamt für jeden Programming-Assignment sind max. 100 Punkte zu bekommen, max. 70 von dem Tutor für die Qualität der Abgabe, max. 20 bekommt man durch den Peer-review einer anderen Person und 10 bekommt man indem man selbst die Peer-review rechtzeitig ordentlich macht.

Die Pen&Paper-Assignments bestehen meistens aus 5-10 schriftlichen Aufgaben, man muss bis zur Tag der Übung auf moodle ankreuzen welche Beispiele man gelöst hat bzw. bereit zu präsentieren ist. Die Aufgaben sind meistens Rechenaufgaben zu Themen die in der VO behandelt werden oder kleine mathematische Beweise. Jedes Assignment beträgt ca. 30 Punkte insgesamt, bei jedem Assignment ist die letzte Aufgabe eine "Lesensaufgabe", wo man einfach einen Teil eines Kapitels aus einem Buch lesen muss und wenn man die Aufgabe ankreuzt, muss man bereit sein einen kurzen (5 Min.) Vortrag darüber zu halten. In der Regel bekommt man keine Punkte für die Präsentation der Aufgaben selbst, man bekommt einfach direkt alle Punkte für das, was man auf moodle angekreuzt hat (ggf. kann man einen kleinen Punktabzug für eine Aufgabe bekommen, wenn man sie falsch bei der Präsentation macht).

Prüfung, Benotung

Die MC-Prüfungen bestehen aus 20 Fragen (je 5 Punkte) verschiedener Art (Anzahl richtiger Antworten unbekannt), manche sind Verständnisfragen, manche Rechenaufgaben. Für jede richtige Antwort bekommt man 5/n Punkte, wobei n die Anzahl der richtigen Antworten ist und für jede falsch angekreuzte Antwort, bekommt man -5/n Punkte (also hier muss man aufpassen, es lohnt sich nicht zu riskieren wegen den Punkteabzügen). Es gibt KEINE Nachtermine (außer in Krankheitsfällen od. ähnliches, in dem Fall wird eine mündliche Ersatzprüfung angeboten).

Benotung:

40% Written exam

30% Programming exercises

30% Pen & paper exercises

Bei jedem Teil muss man 50% der Gesamtpunkte erreichen (bei den Prüfungen wird der Durschnitt beider Teilprüfungen zusammen gerechnet).

Dauer der Zeugnisausstellung

noch offen

Zeitaufwand

Vaiiert sehr stark von den Vorkentnissen. Wenn man sich mit Machine Learning schon gut beschäftigt hat, ist das Fach in der vorgesehenen Zeit ziemlich machbar.

Ansonsten wenn man das erste Mal sich mit den Themen beschäftigt wird vermutlich mehr Zeit als für 6 ECTS/4 SWS normalerweise benötigt.

Die Programmieraufgaben sind nicht sehr kompliziert, aber teilweise sehr lang und man braucht manchmal einige Tage um sie vollständig zu machen. Hier ist der Vorteil, dass man 30 Punkte nur durch den Peer-review bekommt, also man muss nicht unbedingt jedes Assignment vollständig machen um einen höheren Prozentsatz am Ende zu haben. Die Bewertungen von dem Tutor sind meistens gar nicht so streng.

Die Pen&Paper Assignments sind nicht so schwer und können in etwa 5-10 Stunden gelöst werden, der Übungsleiter (im WS24) hat bei den Präsenationen überhaupt nicht viel extra gefragt und war nett bei der Bewertung, für die Reading-Aufgaben kann man eine kleine Präsentation erstellen aber man muss es nicht (einfach vor der Tafel erzählen worum es geht war ganz OK) und man kann so auch Punkte gut sammeln wenn man weniger Rechenaufgaben gemacht hat.

Die MC-Prüfungen waren teilweise sehr schwer, insbesondere verglichen zu den (nicht-MC) Prüfungen aus den vorigen Jahren (damals gab es nur eine Abschlussprüfung mit einer Mischung von Rechen-/MC Aufgaben und offenen Fragen). Man muss die Konzepte sehr gut verstehen und bereit sein Rechnungen zu machen, die nie in den Pen&Paper Aufgaben vorgekommen sind. Es wird über bestimmte Themen sehr genau gefragt, obwohl die Themen nicht so wichtig wie andere erscheinen. Man muss also im Prinzip fast alles perfekt können und verstehen.

Vor WS24 waren angeblich 6 Programming-Assigments und 6 Pen&Paper(?) zu machen, was seit WS24 auf 4 geändert wurde (auch mit der Änderung bei der Form der schriftlichen Prüfungen).

Unterlagen

noch offen

Tipps

Für die MC-Prüfungen sich sehr gut vorbereiten, was allerdings schwer ist, denn man bekommt nicht so viele Beispielfragen und die, die man bekommen hat, sind von der alten (nicht-MC) Prüfung, die kein gutes Beispiel für die MC-Prüfung ist. Auf jeden Fall versuchen bei der ersten Prüfung möglichst viele Punkte zu sammeln, damit man bei der Abschlussprüfung weniger Stress hat.

Bei den Programming-Assignments lohnt sich auch in den ersten 2 möglichst viele Punkte zu sammeln, damit man im Jänner weniger Stress hat.

Highlights / Lob

noch offen

Verbesserungsvorschläge / Kritik

noch offen

Materialien

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