SylabUZ
Nazwa przedmiotu | Podstawy uczenia maszynowego |
Kod przedmiotu | 11.3-WK-IiEP-PUM-S18 |
Wydział | Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii |
Kierunek | Computer science and econometrics |
Profil | ogólnoakademicki |
Rodzaj studiów | pierwszego stopnia z tyt. licencjata |
Semestr rozpoczęcia | semestr zimowy 2019/2020 |
Semestr | 5 |
Liczba punktów ECTS do zdobycia | 5 |
Typ przedmiotu | obieralny |
Język nauczania | polski |
Sylabus opracował |
|
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 | - | - | Zaliczenie na ocenę |
Laboratorium | 30 | 2 | - | - | Zaliczenie na ocenę |
The assumption of the course is to familiarize students with the basic machine learning algorithms that are currently very widely used in the practical analysis of various types of databases.
The aim of the course is to acquire by the student the ability to select appropriate machine learning methods depending on the practical business problem.
Analyzes of real data will be carried out using R software, which is currently very popular among analysts. After this course, the student will have the ability to use specialized R program libraries to solve specific problems using machine learning algorithms.
Basic knowledge of statistics and probability theory.
Lecture / Laboratory:
Lectures: traditional or online form.
Laboratory: solving research problems with the use of machine learning algorithms with the use of specialized libraries of the R program. Discussion on possible solutions to the given problems. Teamwork.
Opis efektu | Symbole efektów | Metody weryfikacji | Forma zajęć |
Checking the level of preparation of students and their activity both in the laboratory and during the lecture.
The laboratory grade will be issued on the basis of the test results and / or projects.
Lantz B., Machine learning with R. PACKT 2013.
T. Morzy, Eksploracja danych – metody i algorytmy, Wydawnictwo naukowe PWN, Warszawa, 2013.
M. Szeliga, Data science i uczenie maszynowe, Wydawnictwo naukowe PWN, Warszawa, 2017.
Christopher M. Bishop Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2007
Zmodyfikowane przez dr Alina Szelecka (ostatnia modyfikacja: 21-11-2020 06:10)