SylabUZ

Wygeneruj PDF dla tej strony

Machine learning - opis przedmiotu

Informacje ogólne
Nazwa przedmiotu Machine learning
Kod przedmiotu 11.9-WE-INFD-MachLear-Er
Wydział Wydział Informatyki, Elektrotechniki i Automatyki
Kierunek Informatyka
Profil ogólnoakademicki
Rodzaj studiów Program Erasmus drugiego stopnia
Semestr rozpoczęcia semestr zimowy 2020/2021
Informacje o przedmiocie
Semestr 1
Liczba punktów ECTS do zdobycia 6
Typ przedmiotu obowiązkowy
Język nauczania angielski
Sylabus opracował
  • prof. dr hab. inż. Dariusz Uciński
Formy zajęć
Forma zajęć Liczba godzin w semestrze (stacjonarne) Liczba godzin w tygodniu (stacjonarne) Liczba godzin w semestrze (niestacjonarne) Liczba godzin w tygodniu (niestacjonarne) Forma zaliczenia
Wykład 30 2 - - Egzamin
Laboratorium 30 2 - - Zaliczenie na ocenę

Cel przedmiotu

  • Familiarize students with the concept of machine learning and its applications to the analysis of large data sets included in social media, ERP systems and modern e-business applications.
  • Teach students how to select the appropriate data analysis techniques depending on the scale of the problem under consideration and the type of analysis (real-time, batch mode, data stream processing).
  • Teach students to work using modern programming languages and platforms directed towards machine leaning, such as Python, R and JMP.

Wymagania wstępne

  • Fundamentals of probability and engineering statistics
  • Basics of numerical methods
  • Basic programming skills in Python

Zakres tematyczny

Linear classification methods: supervised classification; linear discriminant analysis; discrimination based on linear regression and logistic regression; model diagnostics.

Classification based on probability distributions: Bayesian classifier and maximum likelihood; optimality of the Bayes rule; practical synthesis of classifiers.

Classification based o nonparametric estimation of probability distributions: estimation of distributions within classes; nearest neighbor rule.

Decision tress and families of classifiers: partition rules; trimming rules; algorithms of bagging and boosting; random forests.

Regression analysis: global parametric models; nonparametric regression; random effects and mixed linear models.

Generalizations of linear methods: elastic discrimination; support vector machines.

Projection methods and detection of hidden varables: unsupervised learning systems; principal component analysis; factor analysis; multidimensional scaling.

Cluster analysis: combinatorial metods; hierarchical methods.

Deep learning: unidirectional deep networks; regularization; convolution networks; recurrent networks.

Metody kształcenia

conventional lecture, discussion, laboratory classes

Efekty uczenia się i metody weryfikacji osiągania efektów uczenia się

Opis efektu Symbole efektów Metody weryfikacji Forma zajęć

Warunki zaliczenia

  • Lecture - the passing criterion is a sufficient mark from the final exam.
  • Laboratory - the passing criterion are positive marks for all laboratory exercises.
  • Final mark components = lecture: 50% + laboratory: 50%

Literatura podstawowa

  1. Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani: An Introduction to Statistical Learning with Applications in R, Springer, 2013
  2. Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman: The Elements of Statistical Learning. Data Mining, Inference, and Prediction. Second Edition, Springer, 2009
  3. Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville: Deep Learning. MIT Press, Warszawa, 2016
  4. Brian Steele, John Chandler, Swarna Reddy: Algorithms for Data Science, Springer, 2016

Literatura uzupełniająca


 

Uwagi


Zmodyfikowane przez prof. dr hab. inż. Dariusz Uciński (ostatnia modyfikacja: 24-04-2020 18:20)