Info Esame [Sansone] - Contest Finale

Rebdiluca

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19 Settembre 2015
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- Esame: Data Mining, Carlo Sansone.

- Svolgimento esame: l'esame presenta due possibili modalità: svolgimento di 3 mini-contest (da portare a termine singolarmente durante il corso) e prova orale oppure svolgimento di un unico contest finale (si può svolgere in gruppi, dopo la fine del corso) e prova orale. Tutti i contest sono formulati sulla piattaforma Kaggle. In sede di orale si discute, sotto forma di presentazione power point, un mini-contest a scelta (oppure il contest finale per chi fa quello) con gli assistenti, mentre il prof da solitamente 3 domande scritte da svolgere su foglio. Di norma, la discussione dell'elaborato vale fino a 3 punti, mentre la teoria fino a 27 punti.
Data l'emergenza virus che si è verificata, ho svolto l'esame in forma orale Microsoft Teams. Le domande ricevute dal prof riguardavano:

1. Introduzione al Deep Learning (quali sono stati i fattori abilitanti e quali sono i vantaggi);
2. Principio di funzionamento di una CNN;
3. One-Class Learning;
4. Naive Bayes e perché funziona "abbastanza" bene nella pratica.

Le domande in genere sono piuttosto generali, quindi c'è molta possibilità di scrivere (o parlare). Consiglio di imparare i pochi pseudo-algoritmi e le formule matematiche più importanti. Riporto alcune domande che ho sentito:
  1. Regole di associazione
  2. Autoencoder
  3. C4.5
  4. Pruning con tecniche di Subtree replacement e Raising
  5. Apprendimento supervisionato
  6. PART
  7. CNN
  8. Boosting
  9. ECOC
  10. Model Tree
  11. Clustering Probabilistico con EM
  12. Algoritmo Apriori
  13. Reti Bayesiane
  14. PRISM
  15. Multi instance learning
  16. SVM
  17. Clustering gerarchico
  18. Bagging (Qual è un classificatore stabile per eccellenza?)
  19. PCA
  20. MLP + Backpropagation
- Libri e appunti utilizzati: Libro del corso, slide e appunti dal forum (contengono praticamente tutto ciò che c'è da sapere).

- Consigli: Consiglio questo corso anche a chi non è dal canale IT perché introduce a tematiche di Machine Learning e Deep Learning che sono ormai all'ordine del giorno. Per quanto riguarda lo svolgimento dell'esame, il prof è davvero molto tranquillo e lascia tutto il tempo che serve per rispondere, talvolta aiutando pure. All'esame, gli assistenti di solito tengono al ragionamento che è stato seguito per arrivare a una soluzione, più che al numeretto che esce su Kaggle. È importante capire bene le basi, come ad esempio lo split in training set, validation set e test set. Assolutamente consigliato lo svolgimento dei mini-contest piuttosto che del contest finale (link al contest finale di quest'anno). Infatti durante il corso c'è molta più possibilità di confrontarsi con altri colleghi o con gli assistenti per arrivare prima a una soluzione.
 
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Rebdiluca

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@DoraGina per quel che ricordo, l'esame fu del tutto orale. Chiesi al prof se c'era bisogno di un foglio, ma mi disse che era più per comodità mia che per necessità sua. Per il resto, sempre la stessa struttura. Ovviamente non so se in questi mesi ha cambiato modalità di esame a distanza, ma penso di no.
 

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