Project Description

Für die Vorlesung „Machine Learning“ mussten drei obligatorische Projekte eingereicht werden. Dabei ging es darum, für Machine Learning Probleme eine vorgegebene Baseline zu erreichen. Jedes Projekt musste mit dem vorgegebenen Framework in Python programmiert werden.

Projekt 1: Vorhersage des Alters einer Person anhand eines MRI-Scan. (mehr Infos: ml-project-1)
Für dieses Projekt erhielten wir ein Training-Set aus 278 verschiedene MRI-Scans und war um die 8GB gross. Das Test-Set bestand aus 138 Datensätzen.
Mein Rang: 52/461 => Top 12%

Project 2: Vorhersagen eines Krankheits-Fortschritt einer Person anhand eines MRI-Scan. (mehr Infos: ml-project-2)
Für dieses Projekt erhielten wir ein Training-Set aus 278 verschiedene MRI-Scans und war um die 8GB gross. Das Test-Set bestand aus 138 Datensätzen.
Mein Rang: 45/381 => Top 12%

Project 3: Klassifizierung von Echokardiografie. (mehr Infos: ml-project-3)
Für dieses Projekt erhielten wir ein Training-Set aus 6821 verschiedenen Aufzeichnungen einer Herzfrequenz. Das Test-Set bestand aus 1706 Datensätzen.
Mein Rang: 23/383 => Top 7%

Meine Aufgaben

  • Arbeiten mit grossen Datenmengen
    • Projekt 1: 8 GB (278 training samples; 138 test samples; 6’443’008 features)
    • Projekt 2: 8 GB (278 training samples; 138 test samples; 6’443’008 features)
    • Projekt 3: 1.16 GB (6822 training samples; 1706 test samples; 18’286 features)
  • Analyse von bestehenden Papers für mögliche Features.
  • Umsetzen der Machine Learning Pipeline in Python mit Numpy, SkLearn und BioSPPy.