Uczenie statystyczne (wspólnie z 1000-317bSML)
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | 1000-2M21US |
Kod Erasmus / ISCED: |
(brak danych)
/
(0612) Database and network design and administration
|
Nazwa przedmiotu: | Uczenie statystyczne (wspólnie z 1000-317bSML) |
Jednostka: | Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki |
Grupy: |
Przedmioty obieralne dla informatyki Przedmioty obieralne na studiach drugiego stopnia na kierunku bioinformatyka |
Punkty ECTS i inne: |
(brak)
|
Język prowadzenia: | angielski |
Rodzaj przedmiotu: | monograficzne |
Skrócony opis: |
Celem przedmiotu jest wprowadzenie podstawowych pojęć i narzędzi statystycznych używanych w uczeniu maszynowym takich jak regresja liniowa, logistyczna i wielowymiarowa, klasyfikatory, metody redukcji wymiaru, metody bayesowskie. |
Pełny opis: |
Szczegółowy program
|
Literatura: |
1. Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome H., The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Springer, Berlin 2. Andrew Ng, Machine Learning Yearning, https://www.deeplearning.ai/machine-learning-yearning/ |
Efekty uczenia się: |
Wiedza: student zna i rozumie * w pogłębionym stopniu - podstawową wiedzę z działów matematyki niezbędnych do studiowania uczenia maszynowego (rachunek prawdopodobieństwa, statystyka, analiza wielowymiarowa, i algebra liniowa)]; * w uporządkowany i podbudowany teoretycznie sposób wiedzę w zakresie podstawowych narzędzi statystycznych stosowanych w modelowaniu i analizie danych. Umiejętności: student potrafi * konstruować rozumowania matematyczne; * wyrażać problemy w języku matematyki; * stosować techniki nowoczesnej statystycznej analizy danych. Kompetencje społeczne: student jest gotów do * krytycznej oceny posiadanej wiedzy i odbieranych treści; * uznawania znaczenia wiedzy w rozwiązywaniu problemów poznawczych i praktycznych oraz zasięgania opinii ekspertów w przypadku trudności z samodzielnym rozwiązaniem problemu; * myślenia i działania w sposób przedsiębiorczy. |
Metody i kryteria oceniania: |
Test końcowy oraz zadanie programistyczne na ocenę |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski.