Здесь собраны лабораторные работы с курса по введению в Машинное обучение университета ИТМО. Ниже собраны краткие описания лабораторных работ, а также ссылки на Google Collab/Datalore для ознакомления.
Лабораторная работа 1 - Распознавание активности человека на основе данных с мобильных сенсоров: Необходимо по данным с мобильных сенсоров при помощи прикладных алгоритмов машинного обучения предсказать активность человека по шести классам движений
Лабораторная работа 2 - Прогнозирование цен на жилье с помощью нейросетевой регрессионной модели: Необходимо по имеющимся данным о ценах на жильё предсказать окончательную цену каждого дома с учетом характеристик домов с использованием нейронной сети.
Лабораторная работа 3 - Классификация цветов с помощью свёрточных нейронных сетей: В работе необходимо познакомится с различными архитектурами сверхточных нейронных сетей и их обучением на GPU (англ. graphics processing, графический процессор) на языке программирования Python 3 и фреймворка Torch (PyTorch). Для этого предлагается использовать ресурсы Google Colab - Colaboratory, для выполнения вычислений на GPU. После с ознакомления, выполнить практическое задане в конце данной тетради (notebook).