Kierunek Machine Learning (studia po angielsku) - Uniwersytet Warszawski, UW (Warszawa) - Studia magisterskie II stopnia - kierunki studiów i testy predyspozycji

1. Czy masz doświadczenie lub chęć pracy z algorytmami uczenia nadzorowanego (regresja, drzewa decyzyjne)?

Tak, regularnie je stosuję Częściowo, znam teorię Nie, to nowe wyzwanie

2. Czy interesuje Cię budowa i trenowanie sieci neuronowych (deep learning)?

Tak, chcę to rozwijać Trochę, znam podstawowe koncepcje Nie, wolę klasyczne metody

3. Czy masz umiejętność programowania w Pythonie lub R w kontekście ML?

Tak, koduję ML projekty Częściowo, pisałem/am skrypty Nie, wolę pracować narzędziami graficznymi

4. Czy interesuje Cię analiza i przygotowanie danych (feature engineering, czyszczenie)?

Tak, to kluczowy etap Trochę, znam podstawowe techniki Nie, wolę gotowe zestawy danych

5. Czy jesteś gotów/gotowa na optymalizację hiperparametrów i walidację krzyżową?

Tak, regularnie to robię Częściowo, znam koncepcję Nie, wolę podejście domyślne

6. Czy studiując ML chcesz rozwijać kompetencje w pracach badawczych i publikacjach naukowych?

Tak, to mój cel Trochę, mam już wstępne doświadczenie Nie, wolę zastosowania praktyczne

7. Czy interesuje Cię praca z dużymi zbiorami danych (Big Data) i narzędziami typu Spark?

Tak, chcę to opanować Częściowo, znam podstawy Nie, wolę mniejsze dane

8. Czy potrafisz interpretować wyniki modelu i oceniać jego metryki (accuracy, F1, ROC)?

Tak, regularnie analizuję metryki Trochę, znam podstawowe wskaźniki Nie, wolę wizualizację

9. Czy jesteś gotów/gotowa na interdyscyplinarną współpracę z informatykami, statystykami i specjalistami domenowymi?

Tak, to moja ścieżka Trochę, chętnie spróbuję Nie, wolę pracować solo

10. Co najbardziej motywuje Cię do podjęcia Machine Learning?

Chcę tworzyć inteligentne systemy i aplikacje Rozwijać swoje umiejętności w AI Nie jestem jeszcze zdecydowany/zdecydowana

Machine Learning