Predavač na Građevinskom fakultetu, Univerziteta u Beogradu , Beograd, Srbija.
Mašinsko učenje, školska 2021/2022. Predavanja su jednom nedeljno, utorkom u 11 časova.
- Predavanje 1. Uvodno predavanje, predstavljanje sadržaja [pdf]
- Predavanje 2. Definicija mašinskog učenja, osnovni pojmovi i podele [ pdf ]
- Predavanje 3. Linearna regresija [ pdf ]
- Predavanje 4. Metoda najstrmijeg spusta, generalizacija i regularizacija [ pdf ]
- Predavanje 5. Uopšteni linearni modeli, logistička regresija, Njutnova metoda. [ pdf ]
- Predavanje 6. Linearni klasifikatori. Percepton. [ pdf ]
- Predavanje 7. Stabla odlučivanja. Nasumična šuma. [ pdf ]
- Predavanje 8. Teorija učenja. [ pdf ]
- Predavanje 9. Izbor modela - I deo. [ pdf ]
- Predavanje 10. Izbor modela - II deo. [ pdf ]
Predavanja su praćena pdf prezentacijama izloženim gore. Na pojedinim časovima sam koristila slajdove sa drugih predavanja, uglavnom sa engleskog govornog područja. Predavanje 7 sadrži slajdove preuzete sa https://tamarabroderick.com/ml.html.
Vežbe iz Mašinskog učenja je održao prof. Milan Kilibarda. Moja malenkost je održala prva dva časa vežbi, koje prilažem ovde. Vežbe su držane na radnoj platformi R, uživo, gde su studentima predstavljenje realne situacije primene metoda mašinskog učenja na problemima iz prostorne analize.
Usmeni deo ispita iz Mašinskog učenja se brani javnom odbranom seminarskog rada. Student dobija temu koja nije u potpunosti ili uopšte obrađena tokom predavanja. Upustvo za pripremu seminarskog rada se može preuzeti kao pdf ovde ili kao Microsoft Word document ovde.