SylabUZ
Nazwa przedmiotu | Basics of Machine Learning |
Kod przedmiotu | 11.3-WK-CSEEP-BML-S22 |
Wydział | Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii |
Kierunek | Computer science and econometrics |
Profil | ogólnoakademicki |
Rodzaj studiów | pierwszego stopnia z tyt. licencjata |
Semestr rozpoczęcia | semestr zimowy 2022/2023 |
Semestr | 5 |
Liczba punktów ECTS do zdobycia | 5 |
Typ przedmiotu | obieralny |
Język nauczania | angielski |
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 aim of the course is to familiarize students with the basic machine learning algorithms that are currently widely used in the practical analysis of various types of data sets.
The final goal of the course is for the student to acquire the ability to choose appropriate machine learning methods depending on the practical problem posed. The ability to discover patterns and rules hidden in data. The use of machine learning methods as support in the business decision support process.
Additionally, real data analyzes will be carried out using R software, which is currently very popular among analysts. After this course, the student will be able to use specialized R libraries to solve specific problems using machine learning algorithms.
Knowledge of the basics of statistics and probability theory.
Lecture/Lab:
Lecture: traditional and problem-based.
Laboratory: solving research problems using machine learning algorithms using specialized R program libraries. Discussion. Teamwork.
Opis efektu | Symbole efektów | Metody weryfikacji | Forma zajęć |
Checking the degree of students' preparation and their activity both in the laboratory and during the lecture.
The grade for the laboratory will be based on the results from the colloquium and/or projects.
Zmodyfikowane przez dr Magdalena Wojciech (ostatnia modyfikacja: 07-02-2024 12:16)