@Jannik: Hattest du dem ersten Kandidaten schon eine kurze Rückmeldung
geschrieben (nur zur Bestätigung, dass seine Anfrage eingegangen ist und
wir dann nach der Auslosung nochmal Bescheid geben)?

On 02/23/2018 01:09 PM, Jochen Garcke wrote:

Hallo,

ich habe dich und Jannik Lese-Zugang zu dem ML-Workshop-Repo von
Sebastian gegeben.

@Jannik, inzwischen gibt es zwei Accounts in gitlab von dir ?

Der Diffusion Maps Zettel ist ja fokussiert auf Anwendung, da haben wir
also schon was.

Vielleicht ist eher so, dass man Zettel 5 und 6 kombiniert ?

Meine Bedenken zu auf 'realen' Daten loslassen sind a) erstmal wirklich
reale Daten haben (und nicht nur akademische Benchmarks) und b) wissen
was da eigentlich rauskommen soll. Bei letzteren kann man aber auch
einfach die agieren lassen, und dann sehen was passiert.

Grüße,
Jochen

Am 21.02.2018 um 21:57 schrieb Bastian Bohn:

Hallo,

das stimmt. Kann mir die Sachen von Sebastian noch Jemand zukommen
lassen, bzw. die im Repository einstellen?

Konkret - auch selbst ausprogrammiert - sind wir jetzt noch nicht so
weit, da ich bisher noch nicht viel getan habe. Aktuell klaut mir die
Vorarbeit für die frühe HCM Begutachtung und den SFB Retreat im März ein
wenig Zeit, aber ich hoffe mal jetzt etwas voran zu kommen.

Nichtsdestotrotz wäre der Plan: 1. Linear least squares und k-Means auf
dem 1. Zettel, die SMO Klassifikation auf dem zweiten und Diffusion Maps
+ Spectral Clustering auf dem 4., evtl. dann auch ein 2-Layer Netzwerk
mit backprop von Hand auf Zettel 5 (da müssen wir aber erst
ausprobieren, ob das vertretbar ist).

Das sind zwar alles keine numerik-lastigen Programmierarbeiten, aber ich
denke das ist vertretbar. Zumal man auf Zettel 1 und 2 auch gut
Konvergenzplots vom RMSE machen kann oder Ähnliches.

Michael Sorge war tatsächlich, dass es aktuell zu "akademisch" wird -
hätte ich auch nicht erwartet ;). Daher sein Wunsch nach dem 6. Zettel,
wo man die Leute etwas "spielen" lässt und auf reale Daten aus
verschiedenen Anwendungsbereichen loslässt.

Also wenn wir die Zettel grob so lassen wollen, ist unser Zeitplan recht
strikt:

1. Woche: Zettel 1 - LLS (2 Wochen Zeit)
3. Woche: Zettel 2 - SVM (2 Wochen Zeit)
5. Woche: Zettel 3 - PCA (3 wochen Zeit - Pfingsten dazwischen)
8. Woche: Zettel 4 - Diffusion Maps (2 Wochen Zeit)
10. Woche: Zettel 5 - DL (2 Wochen Zeit)
12. Woche: Zettel 6 - DL-Projekt (2-3 Wochen Zeit)

Das kann klappen, da die Zettel nicht wirklich aufeinander aufbauen.
Sprich: Wenn Jemand Zettel 1 verhaut und wir das erst in Woche 3 oder 4
beim Korrigieren merken, ist es nicht so schlimm und Derjenige kann
trotzdem Zettel 2 bearbeiten.

Das ist dann etwas anders als bei andern Praktika, wo wir die Zettel mit
den einzelnen Gruppen 'nachbesprochen' haben und die ihre Sachen auch
nachiterieren konnten, aber ich denke nur mit strikter Abgabedeadline
geht das dann mit dem strikten Zeitplan.

Wir sollten uns dann ggf. nochmal Gedanken über die wöchentlichen
Termine machen, also wie wir den 'Vorlesungsteil' und den
Aufgabenbesprechungsteil gestalten wollen. Vielleicht brauchen wir dann
wirklich zwei feste Termine pro Woche. Einen für die VL und einen für
Programmierfragen/Aufgabennachbesprechung.

Viele Grüße,
Bastian


On 02/21/2018 03:11 AM, Jochen Garcke wrote:

Hallo,

Für pca haben wir ja die Vorarbeit von Sebastian. Wenn wir die beiden
zusammen tun würden, müssten wir das neu konzipiert haben? Wieviel
Programmierung haben wir denn inzwischen? Wir wollten ja nicht zu viel
Fokus auf das anwenden legen, ohne dass da Programmierung passiert. Das
vorgeschlagene 6. Blatt ist ja wiederum anwenden?

Grüße,
Jochen

Am 21. Februar 2018 03:00:14 GMT+11:00 schrieb Bastian Bohn
<bohn@ins.uni-bonn.de>:

   Hallo,

   ich habe mich eben wegen des HCMs mit Michael getroffen, wir haben aber
   dann auch kurz noch das Praktikum besprochen:

   Er ist soweit einverstanden mit unserer groben Idee, die sei auch
   didaktisch ok:

   1. Lineare Verfahren (Least Squares, k-means), 2. SVM, 3. PCA, 4.
   Diffusion Maps 5. Deep Learning

   Aber er hätte gerne, dass wir noch einen 6. Zettel machen. Nachdem auf
   Zettel 5 die DNNs erklärt wurden und die Studenten genug Zeit hatten
   Anwendungserfahrung zu sammeln, soll dann auf Zettel 6 ein Projektteil
   zum Deep learning kommen, der individualisiert ist.
   Also z.B. 5 verschiedene Datensätze aus 5 verschiedenen
   Anwendungsbereichen (Finanz, Bilderkennung, etc.) und die
   Studentengruppen bekommen die Aufgabe einen Datensatz möglichst gut zu
   analysieren und mit einem DNN zu lernen. Wichtig ist ihm auch, dass
   dieses Blatt nicht zu kurz kommt (rein zeitlich).

   Wenn ich richtig gezählt habe, hat das Sommersemester 15 Wochen.
   Abzüglich der Pfingstwoche und der letzten Woche also 13 Wochen, in
   denen die Studenten arbeiten können.
   Die Frage ist, ob wir versuchen 6 Zettel unterzubringen und zwar so,
   dass der letzte Zettel spätestens 3 Wochen vor Semesterende rauskommt,
   oder ob wir zwei andere Zettel zusammenlegen, bzw. etwas streichen.

   Michael meinte, dass ein ganzer Zettel für Diffusion Maps vielleicht
   auch etwas viel sei, ginge aber wohl noch.
   Vielleicht macht es Sinn, PCA und Diffusion Maps auf einen Zettel
   "Dimension reduction" zu reduzieren?

   Viele Grüße,
   Bastian


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