Studoši

do kad i gdje se treba uploadati rješenje?

neunist.iva Nema nikakav sluzbeni info

neunist.iva mislim da je spomenuo na predavanju da ce rok biti do prvog termina u tjednu, also tako je bilo na OOUP prosle godine

Dragi prijatelj strojnog učenja Ipak nije, treba samo prije svoje vježbe predati.

Kod višeklasne klasifikacije logistickom regresijom, kako iskoristit njihovu funkciju graph_surface() za iscrtavanje granica? Za binarnu klasifikaciju mi radi ok, ali za višeklasnu ne.

Pise da imaju negativni na blicu. Znaci li to da su abc pitalice?

Alfetta Jesu, da. Rekao je profesor na pretprošlom satu.

Emma63194 Simply lovely

jel ima tko neke kvalitetne materijale za preporucit za skuzit backprop?

sheriffHorsey

Ova playlista za dobiti intuiciju:

Čupića knjiga, 8. poglavlje.

Ova knjiga je isto dosta nice.

Jel itko uspio vizualizirati rješenje za višerazrednu logističku regresiju? Kako Vam izgleda graf i funkcija graph_surface?

odličan video za backprop

moram li riješiti 0. labos da bi mogao početi sa prvim? Koliko vidim piše da se nešto nadograđuje

Ducky U teoriji ne,ono što ti treba u 1. vježbi samo kopiraš (modul data.py, oni ti daju implementaciju i kažu da smiješ koristiti)

Iako 0. vježba je dosta korisna da se nauče osnove Numpya, i neke ideje iz 0. ti mogu pomoći u prvoj (npr. u 0.-oj pišeš logističku regresiju u Numpyu, u 1. logističku regresiju u PyTorchu), pa ako imaš vremena, nije loša ideja riješiti/proći s razumijevanjem nečije tuđe rješenje. Ali ako ti je stiska s vremenom, može se i bez nje

jel se u zadatku 2. Višeslojna klasifikacija u Pythonu (20% bodova) treba koristiti pytorch za neuronsku mrezu ili radimo tu dvoslojnu mrezu from scratch?

Daeyarn from scratch

M̵̧̩͑̀͝î̶͍̉ć̴̝̾́̀o̶̺̟̣͂̽ hvala😃

možemo li ne riješiti neke od zadataka(npr.7) i tako doći na vježbu? jel gubimo onda samo bodove od onih 2,5 što daje asistent ili i od blica?

nicrosc samo od asistenta, i može se doć bez svih zadataka koliko znam