Syddansk Universitet. En: University of southern jutland.
Jeg dimmiterede Data Science Juni 2022. Data Science har givet mig titlen som Master of Science (cand.scient). Jeg startede på Data Science i August 2020. Data Scienence er en 2 årig kandidatuddannelse med 120 ECTS indenfor datavidenskab. Udannelsen dækker over en række emner indenfor bl.a. programmering og humaniora. I løbet af uddannelsen er/bliver jeg undervist…
Disklaimer: Igangværende projekt. Jeg har sammen med Alexander Dernild, udarbejdet et dashboard med dronningens nytårstaler, hvor emner, sentiment, lande og statistik undersøges. Projektet blev udarbejdet i forbindelse med DS808: Visualisering på SDU. Projektet startede med at være et web scraping projekt for Alexander, hvor han ville udvinde topic models, og sætte det i relation til…
Det er essentielt at kunne stole på sine modeller man har lavet. Med en black box kan vi oftest ikke se andet end resultaterne, hvilket ikke giver meget at stole på. Med observation kan vi lære hvorfor en mode fejler. Forklaringsmodeller – forklaring af hvorfor et resultat opnåes I black box modeller er det ikke…
Oplæg fra Mohammad Sabet om Explainable AI. Det kan være svært at forklare hvordan man får svar ud fra deep learning modeller i data science. Især i industrien hvor man arbejder med end-user, eller medicin verdenen er det vigtigt at man kan have tiltro til maschine learning modellen. De har en naturlig skepsis for ukendtheden….
Undervisningen vil være delt op i 2 slags lektioner. Forlæsninger og hands-on (kodning). Man må bruge R til kodning. Det er mest regression der anvendes. Eksempler og gennemgang vil være i sdata. Vi skal lære at bruge de rigtige designs til de rigtige problemstillinger. Det er nok i en rapport at definere en problemstilling og…
Plot.ly kommer til at være meget central. For at gøre apllikationer der bruger plotly interaktive, vil der blive anvendt Dash (i python). Dash er et interaktivt interface, som ligner minder om shiny (fra R). I undervisningen blev der brugt iris og volcano datasættene til at øve sig på. Målet med øvelserne er at lavet et…
Info til DS808 visualisering Data visualiering kan være grundlag for belustninger. Faget er bygget op omkring de eksisterede videoer. Det er forventet at man ser dem før forlæsningen. Forlæsningen vil brugt til mere hands-on sessioner. I løbet af visualisering vil/kan blive arbejdet med paper prototyper, gallerier, virtual art (form af sketchUp/webGL) og mere. Python er…
Memorising = overfitting. Large neural networks are tendent to overfit. And that is to be avoided. Trade off between model and data Regularization: to change data in a way that aids in avoiding overfitting. flatten can be used on data that is flattend, but is not necesary. When overfitting, it is because it has the…
With a liminiear approximation can be made from the gradiant. This is done by going the oposite direction. With multiple inputs it is used the same way, but returns an output with weights matching the amount of dimensions of the input. SGD SGD is using mini batches. Instead of using all connections to get the…
Jeg blander dansk og engelsk. Jeg glemmer at rette mig selv når jeg lytter med nogle gange. How to use a loss function and an optimizer to find the best parameters We want to update the weights until the results are sufficient. This is done in a neural network. The loss function defines how good…
Last time: Key-ideas to exploited Convolution Visual explanations of conolution In convolution the entire input is used and manipulated by a kernel in chunks From a input string, an matrix is created 2d image manipulation example Covolution Instead of learning full matrix, only a couple of weights of the kernel is needed to be learned….
Ethics by design Baseret på udlevereret tekst – (mangler kilde) Sienna projektet. For at gøre noget centralt skal man have domæne eksperterne med. Data analyse har ingen betydning uden det rigtige data. [Keller JD & Tierney B Data science. The MIT Press (2018)] Etiske krav der stilles til data. Der er opstillet et framework i…
I løbet af Data Mining and Machine Learning på SDU har jeg deltaget i en del R projecter. Git: https://github.com/MaxFestersen/DS804-R Jeg vil gøre opmærksom på især ex 11 og 14 er projekter, og derfor mere omfattende, og spændende at se på. Jeg vidste ikke rigtig hvordan jeg ville dele dem, så jeg linker bare til…
https://lamp2.sdu.dk/~maxfh20/ Git: https://github.com/MaxFestersen/ds819-project I løbet af faget Data Driven Apllications på SDU skulle vi løbende udvikle en hjemmeside, som anvendte fagets metoder, samt egne integrationer. Der skulle udvikles en hjemmeside, med fokus på API og JSON. Målet var at lave en side der får alt sit indhold via API, JSON og CSV. Siden skulle anvende…
