000-introduction.md

<style> .reveal { font-size: 24px; } </style>

Machine Learning

Inleiding

Academiejaar: 2025–2026

Lectoren:

• Johan Decorte
• Koen Mertens

---

Inhoud

• Verplichte lectuur (papier of e-book)

• E-book gratis beschikbaar via de bibliotheek (HOGENT-netwerk):
  • https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=nlebk&AN=3406174&site=ehost-live

---

Inhoud (vervolg)

• Hoofdstukken:
  • Part I
  • Hoofdstukken 1–9
  • Enkel de onderwerpen die behandeld worden in de github-repository (zie verder) zijn te kennen.

---

Inhoud (vervolg)

• Onderwerpen
  • Klassieke machine-learningtechnieken
  • Supervised en unsupervised learning
  • Maten voor de nauwkeurigheid van een model
  • Uitrollen van een model in een productieomgeving

Kortom, we zien alle aspecten van de "klassieke" machine learning, maar gaan niet in op neurale netwerken.

---

Studiefiche:

• https://bamaflexweb.hogent.be/BMFUIDetailxOLOD.aspx?a=193602&b=5&c=1

---

Cursusmateriaal – Machine Learning

• GitHub repository:
  • https://github.com/HOGENT-ML/course
  • Inhoudstafel met hyperlinks: https://github.com/HOGENT-ML/course/blob/main/000-index.ipynb
• In de loop van het semester zullen nog beperkte aanvullingen en aanpassingen gepubliceerd worden.
• Maak dus dat je altijd werkt met de meest recente versie van de github-repository.

---

Evaluatie

• 70%: individueel uit te voeren project
• 30%: meerkeuzevragen die peilen naar het inzicht in de concepten van de cursus via Ans

---

Tools – Machine Learning

• Visual Studio Code met Python-extensie
• Python versie
  • ≥ 3.12 en ≤ 3.14
• Python-libraries
  • Kan je installeren in de loop van de lessen
  • Je kan ook gebruik maken van package manager uv (zie verder)
• Alternatieven
  • Google Colab (online)
  • Anaconda (Python, Jupyter Notebooks en data-libraries lokaal)

---

Python package manager uv

• het gebruik van uv is vrijblijvend, maar biedt als voordeel dat je altijd de juiste modules en dependencies hebt.
• installeer eerst een recente versie van Python
• installatie: pip install uv of python -m pip install uv
• setup environment:
  • open cmd-window in course directory
  • uv init
  • zet Python versie vast (bijv.):
    uv python pin 3.14.2
  • uv sync: dit zal alle modules opgelijst in pyproject.toml installeren
• docs: https://docs.astral.sh/uv/