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AutoencoderAnomaly 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

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