李宏毅机器学习2022春季-第八课和HW8

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

• 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

• 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。

• 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。

• 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。

• 评分：学生通过改进代码提高AUC分数，评分对应的分数如下。

• 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：

1. 关注微信公众号 “机器学习手艺人” 

2. 后台回复关键词：202208