Machine Learning Seminar for Rookies

Textbook: Tom Mitchell, Machine Learning, McGraw Hill, 1998

Room: 301-412

Time: 14:00 ~ 17:00

이번 기계학습 세미나는 필히 참석해야하는 석사 1, 2년차와 더불어 박사 1년차까지 발표자 범위로 넣었습니다.
발표시간에 Supervisor가 함께 참석하여 발표를 듣고 혹시 있을 부족한 부분을 보완해주고 부가적인 설명을 해줄 것입니다.
또한, 우리 연구실에 관련된 협동과정 분들께, 관련 분야에 대한 기초적 입문 및 기계학습과의 관계, 연구동향에 대해 발표해주십사 부탁을 드렸습니다.

Date

Chapter

Speaker

Supervisor

01/22/08

    1. Introduction

김선

김선

    2. Concept Learning

박찬훈

01/24/08

    3. Decision Tree Learning

김도겸

장하영

    4. Artificial Neural Networks

신원진

01/29/08

    5. Evaluating Hypotheses

고영길

김병희

    6. Bayesian Learning

이상윤

01/31/08

    7. Computational Learning Theory

김민혁

석호식

    8. Instance-Based Learning

김훈희

02/12/08

    9. Genetic Algorithms

이지훈

이인희

    10. Learning Set of Rules

김주경

02/14/08

    11. Analytical Learning

하정우

엄재홍

    12. Combining Inductive and Analytical Learning

이성배

02/19/08

    13. Reinforcement Learning

김권일

이승준

  14. Generative and Discriminative Classifiers:
      Naive Bayes and Logistic Regression

김민경

02/21/08

   Introduction to Bioinformatics and ML

이제근

   Introduction to Neuroscience and ML

뇌과학 과정

    Introduction to Cognitive science and ML

인지과학 과정

02/28/08

    Introduction to weka

김병희



참고 : PPT 자료는 2007 년 2 학기 기계학습 ppt가 괜찮아서 이것을(2007ML_Fall) 사용하셔도 좋고,
http://bi.snu.ac.kr/SEMINAR/ML/에 놓여있는 기존 ML 세미나 자료를 써도 좋겠습니다.


14 장 원본의 링크는 http://www.cs.cmu.edu/~tom/mlbook/NBayesLogReg.pdf 입니다.