CIS 520: Machine Learning Introduc7on & Overview - - PowerPoint PPT Presentation

CIS ¡520: ¡Machine ¡Learning ¡

¡

Introduc7on ¡& ¡Overview ¡

¡

Shivani ¡Agarwal ¡

¡ Department ¡of ¡Computer ¡& ¡Informa7on ¡Science ¡ University ¡of ¡Pennsylvania ¡ ¡ ¡

Spring ¡2018 ¡

¡

Example ¡1: ¡Email ¡Spam ¡Filter ¡ ¡

• Would ¡like ¡to ¡build ¡an ¡email ¡

filter ¡that ¡can ¡predict ¡whether ¡ a ¡new ¡message ¡is ¡spam ¡or ¡ non-­‑spam ¡

• Have ¡data ¡containing ¡

previous ¡examples ¡of ¡ messages ¡labeled ¡as ¡spam ¡or ¡ non-­‑spam ¡

• Can ¡we ¡“learn” ¡an ¡email ¡filter ¡

from ¡this ¡data? ¡

Shivani ¡Agarwal ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡CIS ¡520: ¡Machine ¡Learning ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Spring ¡2018 ¡

Example ¡2: ¡HandwriTen ¡Digit ¡Recogni7on ¡

• Would ¡like ¡to ¡build ¡a ¡model ¡

that ¡can ¡automa7cally ¡ recognize ¡handwriTen ¡digits ¡ from ¡images ¡

• Have ¡data ¡containing ¡

examples ¡of ¡such ¡images ¡ labeled ¡with ¡the ¡correct ¡digit ¡ (0,1,…,9) ¡

• Can ¡we ¡“learn” ¡an ¡accurate ¡

recogni7on ¡model ¡from ¡this ¡ data? ¡ ¡

Shivani ¡Agarwal ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡CIS ¡520: ¡Machine ¡Learning ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Spring ¡2018 ¡

Example ¡3: ¡Weather ¡Forecas7ng ¡

• Would ¡like ¡to ¡build ¡a ¡forecas7ng ¡

model ¡which, ¡given ¡a ¡satellite ¡ image ¡showing ¡water ¡vapor ¡in ¡a ¡ region, ¡can ¡predict ¡the ¡amount ¡of ¡ rainfall ¡in ¡the ¡coming ¡week ¡

• Have ¡data ¡containing ¡examples ¡of ¡

such ¡images ¡recorded ¡in ¡the ¡past, ¡ together ¡with ¡the ¡amount ¡of ¡rainfall ¡

• bserved ¡in ¡the ¡following ¡weeks ¡
• Can ¡we ¡“learn” ¡a ¡forecas7ng ¡model ¡

from ¡this ¡data? ¡

Shivani ¡Agarwal ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡CIS ¡520: ¡Machine ¡Learning ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Spring ¡2018 ¡

Example ¡4: ¡Gene ¡Expression ¡Analysis ¡

• Would ¡like ¡to ¡iden7fy ¡gene7c ¡

paTerns ¡in ¡pa7ents, ¡such ¡as ¡groups ¡

• f ¡genes ¡that ¡have ¡similar ¡behavior, ¡
• r ¡groups ¡of ¡pa7ents ¡that ¡have ¡a ¡

similar ¡form ¡of ¡gene7c ¡disease ¡

• Have ¡microarray ¡expression ¡data ¡

containing ¡expression ¡levels ¡of ¡ thousands ¡of ¡genes ¡in ¡various ¡ pa7ents ¡

• Can ¡we ¡“learn” ¡gene7c ¡paTerns ¡

from ¡this ¡data? ¡

Shivani ¡Agarwal ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡CIS ¡520: ¡Machine ¡Learning ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Spring ¡2018 ¡

Example ¡5: ¡Natural ¡Language ¡Parsing ¡

• Would ¡like ¡to ¡build ¡a ¡natural ¡

language ¡parser ¡which, ¡given ¡an ¡ English ¡sentence, ¡can ¡predict ¡ the ¡correct ¡parse ¡tree ¡for ¡the ¡ sentence ¡

• Have ¡data ¡containing ¡examples ¡
• f ¡English ¡sentences ¡with ¡their ¡

correct ¡parse ¡tree ¡annota7ons ¡

• Can ¡we ¡“learn” ¡a ¡natural ¡

language ¡parser ¡from ¡this ¡data? ¡ The ¡cat ¡threw ¡the ¡ball. ¡ DET ¡ DET ¡ N ¡ N ¡ V ¡ NP ¡ NP ¡ VP ¡ S ¡

Shivani ¡Agarwal ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡CIS ¡520: ¡Machine ¡Learning ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Spring ¡2018 ¡

Example ¡6: ¡Movie ¡Recommenda7ons ¡

• Would ¡like ¡to ¡build ¡a ¡

recommenda7on ¡system ¡that ¡ can ¡recommend ¡movies ¡to ¡users ¡

• Have ¡a ¡(highly ¡incomplete) ¡

movie ¡ra7ng ¡matrix ¡containing ¡ ra7ngs ¡(1-­‑5 ¡stars) ¡provided ¡by ¡ various ¡users ¡for ¡movies ¡they ¡ have ¡watched ¡

• Can ¡we ¡“learn” ¡a ¡

recommenda7on ¡system ¡from ¡ this ¡data? ¡ 2 ¡ 5 ¡ 3 ¡ 1 ¡ 4 ¡ 4 ¡ 4 ¡ 2 ¡ 3 ¡ 3 ¡ 5 ¡ 4 ¡ 1 ¡ 5 ¡ 2 ¡ 4 ¡ u1 ¡ u2 ¡ um ¡ m1 ¡m2 ¡ mn ¡

Shivani ¡Agarwal ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡CIS ¡520: ¡Machine ¡Learning ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Spring ¡2018 ¡

Why ¡Study ¡Machine ¡Learning? ¡

Wouldn’t ¡it ¡be ¡fun ¡to ¡see ¡to ¡ what ¡extent ¡human ¡learning ¡can ¡ be ¡implemented ¡in ¡machines, ¡ and ¡in ¡the ¡process, ¡perhaps ¡gain ¡ insights ¡into ¡how ¡humans ¡learn ¡ in ¡the ¡first ¡place? ¡

Shivani ¡Agarwal ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡CIS ¡520: ¡Machine ¡Learning ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Spring ¡2018 ¡

Why ¡Study ¡Machine ¡Learning? ¡

Lots ¡of ¡cool ¡math. ¡ ¡ Lots ¡of ¡rich ¡theory. ¡ ¡ Applica7ons ¡too! ¡

Shivani ¡Agarwal ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡CIS ¡520: ¡Machine ¡Learning ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Spring ¡2018 ¡

Why ¡Study ¡Machine ¡Learning? ¡

I ¡can ¡use ¡my ¡knowledge ¡of ¡ computer ¡science ¡to ¡help ¡design ¡ algorithms ¡that ¡can ¡learn ¡from ¡ data ¡in ¡almost ¡every ¡field. ¡I ¡can ¡ finally ¡show ¡my ¡friends ¡in ¡ astronomy, ¡biology, ¡finance, ¡… ¡ how ¡cool ¡computer ¡science ¡is! ¡

Shivani ¡Agarwal ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡CIS ¡520: ¡Machine ¡Learning ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Spring ¡2018 ¡

Why ¡Study ¡Machine ¡Learning? ¡

Wow! ¡I ¡can ¡use ¡machine ¡ learning ¡methods ¡to ¡ automa&cally ¡discover ¡paTerns ¡ in ¡my ¡data ¡and ¡use ¡these ¡to ¡ inform ¡decisions! ¡

Shivani ¡Agarwal ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡CIS ¡520: ¡Machine ¡Learning ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Spring ¡2018 ¡

Data Scientist

Why ¡Study ¡Machine ¡Learning? ¡

• Predic7ve ¡models ¡needed ¡in ¡many ¡areas ¡of ¡

science, ¡engineering, ¡business ¡

• Data ¡everywhere: ¡astronomy, ¡biology, ¡climate ¡

modeling, ¡drug ¡discovery, ¡finance, ¡geology, ¡Web,… ¡

¡

• Would ¡like ¡to ¡understand ¡how ¡to ¡design ¡and ¡

analyze ¡algorithms ¡that ¡can ¡automa7cally ¡“learn” ¡ predic7ve ¡models ¡from ¡this ¡data ¡

Shivani ¡Agarwal ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡CIS ¡520: ¡Machine ¡Learning ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Spring ¡2018 ¡

Afer ¡Taking ¡this ¡Course, ¡You ¡Will… ¡

• Have ¡a ¡strong ¡founda7on ¡in ¡machine ¡learning ¡
• Be ¡able ¡to ¡apply ¡machine ¡learning ¡methods ¡to ¡real-­‑

life ¡problems, ¡as ¡well ¡as ¡modify/design ¡new ¡ algorithms ¡where ¡needed ¡

¡

• Be ¡prepared ¡for ¡advanced ¡coursework/research ¡in ¡

machine ¡learning ¡and ¡related ¡fields ¡

Shivani ¡Agarwal ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡CIS ¡520: ¡Machine ¡Learning ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Spring ¡2018 ¡

Overview ¡of ¡Some ¡Logis7cs ¡

Shivani ¡Agarwal ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡CIS ¡520: ¡Machine ¡Learning ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Spring ¡2018 ¡

Course ¡Website ¡

¡ hTp://www.shivani-­‑agarwal.net/Teaching/ CIS-­‑520/Spring-­‑2018/index.html ¡

¡

¡

Shivani ¡Agarwal ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡CIS ¡520: ¡Machine ¡Learning ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Spring ¡2018 ¡

(Check ¡regularly ¡for ¡schedule ¡updates, ¡lecture ¡notes, ¡ addi7onal ¡references/pointers, ¡etc!) ¡

Prerequisites ¡

– Probability ¡(ESE ¡301 ¡/ ¡STAT ¡510/430 ¡/ ¡ENM ¡503) ¡ – Linear ¡Algebra ¡(EAS ¡205 ¡/ ¡MATH ¡312) ¡ – Algorithms ¡& ¡Complexity ¡(Big-­‑O ¡nota7on ¡etc) ¡ – Programming ¡Experience ¡

Shivani ¡Agarwal ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡CIS ¡520: ¡Machine ¡Learning ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Spring ¡2018 ¡

Textbooks ¡

Primary ¡Reading: ¡ ¡

• Lecture ¡notes/occasionally ¡other ¡materials ¡(available ¡online) ¡

Recommended ¡Textbook: ¡

• C.M. ¡Bishop, ¡Pa+ern ¡Recogni&on ¡and ¡Machine ¡Learning. ¡Springer, ¡
• 2006. ¡

Addi>onal ¡Textbooks: ¡

• T. ¡Has7e, ¡R. ¡Tibshirani ¡and ¡J. ¡Friedman, ¡The ¡Elements ¡of ¡Sta&s&cal ¡

Learning: ¡Data ¡Mining, ¡Inference ¡and ¡Predic&on. ¡Springer, ¡2nd ¡ Edi7on, ¡2009. ¡ ¡

• R.O. ¡Duda, ¡P.E. ¡Hart ¡and ¡D.G. ¡Stork. ¡Pa+ern ¡Classifica&on. ¡Wiley-­‑

Interscience, ¡2nd ¡Edi7on, ¡2000. ¡

• T. ¡Mitchell, ¡Machine ¡Learning. ¡McGraw ¡Hill, ¡1997. ¡

Shivani ¡Agarwal ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡CIS ¡520: ¡Machine ¡Learning ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Spring ¡2018 ¡

Sofware ¡

MATLAB ¡2017A ¡ ¡

¡ Download ¡free ¡copy: ¡ ¡ hTps://www.seas.upenn.edu/cets/sofware/matlab/student/ ¡ ¡ MATLAB ¡tutorial: ¡ ¡ hTps://alliance.seas.upenn.edu/~cis520/dynamic/2017/wiki/ index.php?n=Recita7ons.MatlabTutorial ¡ ¡ ¡ ¡

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Problem ¡Set ¡Submissions ¡

LaTeX ¡

¡

Shivani ¡Agarwal ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡CIS ¡520: ¡Machine ¡Learning ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Spring ¡2018 ¡

Grading ¡

¡6 ¡Problem ¡Sets ¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡24% ¡ ¡Class ¡Par7cipa7on ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡6% ¡ ¡Midterm ¡Exam ¡(Tue ¡Feb ¡27) ¡ ¡ ¡20% ¡ ¡Project ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡25% ¡ ¡Final ¡Exam ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡25% ¡ ¡ ¡

Shivani ¡Agarwal ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡CIS ¡520: ¡Machine ¡Learning ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Spring ¡2018 ¡

Course ¡Policies ¡(Details ¡on ¡Webpage) ¡

• Problem ¡Sets: ¡ ¡

– You ¡can ¡work ¡in ¡groups, ¡but ¡you ¡must ¡write ¡your ¡own ¡code ¡ and ¡solu7ons. ¡ – Up ¡to ¡2 ¡late ¡submissions, ¡late ¡by ¡up ¡to ¡2 ¡days ¡each. ¡

• Projects: ¡

– Work ¡must ¡be ¡your ¡own ¡(teams ¡of ¡3-­‑4). ¡ – No ¡late ¡submissions. ¡

• Exams: ¡

– Make-­‑up ¡exams ¡only ¡in ¡extenua&ng ¡circumstances; ¡submit ¡ requests ¡at ¡least ¡one ¡week ¡in ¡advance. ¡

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Course ¡Policies ¡(Details ¡on ¡Webpage) ¡

• Academic ¡Honesty:

¡ ¡

– Don’t ¡copy. ¡Don’t ¡allow ¡anyone ¡to ¡copy. ¡ – If ¡you ¡have ¡difficulty: ¡Form ¡study ¡groups. ¡Bounce ¡off ¡ideas ¡ with ¡one ¡another. ¡Teach ¡each ¡other ¡what ¡you ¡understand. ¡ Come ¡to ¡our ¡office ¡hours. ¡ – If ¡any ¡part ¡of ¡a ¡problem ¡set/project/exam ¡is ¡found ¡to ¡be ¡ copied, ¡it ¡will ¡automa7cally ¡result ¡in ¡a ¡zero ¡grade ¡for ¡the ¡ en&re ¡problem ¡set/project/exam ¡(for ¡both ¡the ¡person ¡ copying ¡and ¡any ¡person ¡allowing ¡his/her ¡work ¡to ¡be ¡copied), ¡ a ¡warning ¡note ¡to ¡your ¡academic ¡advisor, ¡and ¡a ¡referral ¡to ¡ the ¡Office ¡of ¡Student ¡Conduct. ¡Any ¡repeat ¡instance ¡will ¡ automa7cally ¡lead ¡to ¡a ¡failing ¡grade ¡in ¡the ¡course. ¡ ¡

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Teaching ¡Assistants ¡

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Saurav ¡Bose ¡ Nikolaos ¡Kolotouros ¡ Jane ¡Lee ¡ Simeng ¡Sun ¡ Dushyant ¡Sahoo ¡ Anant ¡Maheshwari ¡

Reaching ¡Out ¡to ¡Us ¡

• Office ¡Hours: ¡

– Times/loca7ons ¡coming ¡soon ¡(check ¡course ¡website) ¡ ¡

• Piazza: ¡

– Use ¡for ¡all ¡course-­‑related ¡communica7on ¡with ¡us ¡(no ¡email; ¡ can ¡post ¡privately/anonymously ¡on ¡Piazza ¡if ¡desired) ¡ ¡ – Use ¡for ¡ques7ons ¡that ¡can ¡be ¡answered ¡in ¡<5 ¡mins, ¡and ¡for ¡ discussions ¡amongst ¡yourselves; ¡help ¡each ¡other ¡out! ¡(good ¡ ques7ons/answers ¡count ¡toward ¡class ¡par7cipa7on) ¡

• Canvas: ¡

– Use ¡for ¡problem ¡set/project ¡submissions ¡and ¡grades ¡only. ¡

Shivani ¡Agarwal ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡CIS ¡520: ¡Machine ¡Learning ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Spring ¡2018 ¡

Let’s ¡Get ¡Started! ¡

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