¿Ha cambiado significativamente la clase 6.867 en aprendizaje automático en el MIT desde la versión de otoño de 2006 del curso sobre OCW? ¿Qué tan relevante es ese material para el curso enseñado ahora?

Las notas de clase son bastante similares: hoy en día hay un poco más de énfasis en las redes neuronales que en la agrupación, pero esa es una diferencia bastante mínima.

Dicho esto, a ninguno de los profesores le gustaban las redes neuronales de todos modos (parafraseando: “nadie realmente entiende por qué funcionan tan bien, por lo que no son interesantes; para que funcione bien, solo necesita experiencia de qué aspectos se debe girar, en lugar de entendiendo las matemáticas “). Creo que la razón del cambio es que las redes neuronales funcionan muy bien y, por lo tanto, se usan con mucha frecuencia en el mundo real, por lo que los profesores pensaron que era necesario tener algunas conferencias sobre ellas.

Las tareas se ven un poco diferentes: el semestre pasado (otoño de 2015) se estructuraron de manera más abierta y nos animaron a escribirlas en un estilo de “trabajo de investigación”. El proyecto final fue una propuesta de investigación abierta y un proyecto. Además, solo teníamos 3 proyectos + proyecto final, a diferencia de los 5 conjuntos totales que las listas OCW. También hicimos comentarios sobre los proyectos de los demás y, en general, la calificación del proyecto fue muy indulgente.

Para material de referencia, casi todo fue tomado o referenciado de Bishop Pattern Recognition and Machine Learning. Está disponible en formato pdf en línea y es relativamente legible.

Parece que las notas de la clase están relativamente en buena forma en comparación con las ofertas más recientes de un vistazo / descremado y parece que los conjuntos de problemas en OCW son diferentes. Probablemente cada año los conjuntos de problemas son diferentes.

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