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.