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1 | General guidelines: for final presentation prepare a 5 minutes talk (with slides). Add your google slides (and only!) to the corresponding google folder: here for Monday, here for Tuesday and here for Wednesday. Make sure to name your presentations TXX - title of the project e.g. "T01 - Using Machine learning to estimate river peak flows in Estonia (P10)". Make sure to introduce your team and project owner (if applicable), briefly remind us of the problem you are trying to solve, explan your approach to the problem. Provide detailed account of your results and say a few words if they match your original expectations. Specify who in your team is responsible for which part of the work. Lastly, say a few words about lessons you learned while working on the project. | |||||||||||||||||||||||||
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4 | All presentations will be held mostly offline in the auditoriums in Delta building (Monday in 1019, Tuesday in 2034, and Wednesday in 2034), specified below and via Zoom. NB! Monday's presentations will be held in a new room 1019! | |||||||||||||||||||||||||
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6 | Monday (18.12) starting at 10:15 till 13:45 (room 1019) | Tuesday (19.12) starting at 16:15 (room 2034) | Wednesday (20.12) starting at 16:15 (room 2034) | |||||||||||||||||||||||
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8 | Team | Project owner | Title | Team | Project owner | Title | Team | Project owner | Title | |||||||||||||||||
9 | T01 | Ottar Tamm | Using Machine learning to estimate river peak flows in Estonia | T14 | Chak Leung | Exploring use cases of different forecasting methods | T02 | Faiz Ali Shah | Generating Feature-Level Sentiment Summaries from App Reviews | |||||||||||||||||
10 | T03 | Erkki Tikk | Intersection finder | T33 | Chak Leung | Exploring use cases of different forecasting methods | T07 | Reimo Palm | Analysing student activity in the Computer Programming course | |||||||||||||||||
11 | T18 | Erkki Tikk | Intersection finder | T15 | self-proposed | Predicting grocery store products’ EAN codes | T12 | Reimo Palm | Analyzing student activity in the Computer Programming course | |||||||||||||||||
12 | T29 | Erkki Tikk | Intersection finder | T21 | self-proposed | Applications of Machine learning and Deep learning in Intrusion Detection Systems (IDS) for Attack Detection | T16 | Reimo Palm | Analyzing student activity in the Computer Programming course | |||||||||||||||||
13 | T34 | Erkki Tikk | Intersection finder | T26 | Kaggle | Costa Rican Household Poverty Level Prediction. | T20 | Reimo Palm | Analyzing student activity in the Computer Programming course | |||||||||||||||||
14 | T04 | Vijayachitra Modhukur | Tumor Growth Monitoring from Xenograft Cancer Models using MRI and Deep Learning | T32 | Kaggle | Binary Classification with a Software Defects Dataset | T17 | Kaggle | Optiver - Trading at the Close | |||||||||||||||||
15 | T08 | Vijayachitra Modhukur | Tumour Growth Monitoring from Xenograft Cancer Models using MRI and Deep Learning | T35 | Kaggle | UBC Ovarian Cancer Subtype Classification and Outlier Detection (UBC-OCEAN) | T24 | Kaggle | Optiver - Trading at the Close | |||||||||||||||||
16 | T13 | Vijayachitra Modhukur | Tumour Growth Monitoring from Xenograft Cancer Models using MRI and Deep Learning | T36 | Kaggle | Predict Energy Behavior of Prosumers | T22 | Kaggle | Linking Writing Processes to Writing Quality | |||||||||||||||||
17 | T05 | Reimo Palm | Analysing student activity in the Computer Programming course | Zoom Link: https://ut-ee.zoom.us/j/97110577695?pwd=VmVBSWtnUjQySkcrVXowc0VxV3dqdz09 | T30 | Kaggle | UBC Ovarian Cancer Subtype Classification and Outlier Detection (UBC-OCEAN) | |||||||||||||||||||
18 | T10 | Reimo Palm | Analyzing student activity in the Computer Programming course | T27 | Kaggle | Doctor sleep | ||||||||||||||||||||
19 | T19 | Reimo Palm | Analyzing student activity in the Computer Programming course | Zoom link: https://ut-ee.zoom.us/j/97001151102?pwd=VTJ1ZnRsR2dES0xsbWtkM3FPcXNFQT09 | ||||||||||||||||||||||
20 | T23 | Reimo Palm | Analyzing student activity in the Computer Programming course | |||||||||||||||||||||||
21 | 15 minutes break | |||||||||||||||||||||||||
22 | T06 | Anneli Kruve | Pattern recognition for quantification in chemical analysis | |||||||||||||||||||||||
23 | T09 | Anneli Kruve | Pattern recognition for quantification in chemical analysis | |||||||||||||||||||||||
24 | T11 | Anneli Kruve | Pattern recognition for quantification in chemical analysis | |||||||||||||||||||||||
25 | T28 | self-proposed | Predicting driving test outcome | |||||||||||||||||||||||
26 | T25 | Kaggle | UBC Ovarian Cancer Subtype Classification and Outlier Detection (UBC-OCEAN) | |||||||||||||||||||||||
27 | T31 | Kaggle | UBC Ovarian Cancer Subtype Classification and Outlier Detection (UBC-OCEAN) | |||||||||||||||||||||||
28 | Zoom link: https://ut-ee.zoom.us/j/96845466295?pwd=TngySFdwNGxuZ0prSkh1bFRYV01Cdz09 | |||||||||||||||||||||||||
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