Uniwersytet Warszawski - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Praktyczny Machine Learning w Pythonie

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 2400-ZEWW758
Kod Erasmus / ISCED: 14.3 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0311) Ekonomia Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Praktyczny Machine Learning w Pythonie
Jednostka: Wydział Nauk Ekonomicznych
Grupy: Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia EP - grupa 4 (1*30h)
Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia IE - grupa 2 (2*30h)
Przedmioty kierunkowe do wyboru- studia I stopnia EP
Przedmioty wyboru kierunkowego dla studiów licencjackich IE
Przedmioty wyboru kierunkowego dla studiów licencjackich MSEM
Punkty ECTS i inne: 3.00 Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.

zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: polski
Rodzaj przedmiotu:

nieobowiązkowe

Skrócony opis:

Celem zajęć jest przedstawienie najnowszych metod machine learningu, z wykorzystaniem języka programowania Python. W celu kompletnej ilustracji zagadnienia machine learningu przybliżone zostaną wszystkie trzy typy analizy: unsupervised, supervised oraz reinforcement learning. Główny nacisk zostanie jednak położony na modele predykcyjne, zarówno klasyfikacji jak i regresji.

Zajęcia będą koncentrować się na wykształceniu intuicyjnego rozumienia omawianych algorytmów, ich silnych oraz słabych stron oraz zdobycia praktycznych umiejętności ich wykorzystania.

Pełny opis:

•Wprowadzenie do machine learningu

◦Data science, Data Mining, Deep Learning, Big Data i Machine learning.

◦Znaczenie machine learningu dla biznesu

◦Machine learning jako funkcja.

•Supervised learning

◦Problem regresji i klasyfikacji. Funkcja celu.

◦Bias - variance dillema.

◦Regresja liniowa i logistyczna (przypomnienie)

◦Drzewa decyzyjne.

◦Proste drzewa decyzyjne.

◦Random Forest.

◦Boosting.

◦Sieci neuronowe.

•Unsupervised learning

◦Klastrowanie

◦Nie tylko K-Means: porównanie licznych algorytmów klastrowania.

◦Klątwa wymiarowości.

◦Redukcja wymiarów:

▪Principal component analysis (PCA)

▪Self-organizing map (SOM)

▪t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE)

•Reinforcement Learning

Literatura:

Harrington, Peter. Machine learning in action. Vol. 5. Greenwich, CT: Manning, 2012

Efekty uczenia się:

WIEDZA

Zna w sposób pogłębiony metody modelowania predykcyjnego. Zna i rozumie metody oparte o drzewa decyzyjne oraz sieci neuronowe. Zna źródła pozyskiwania dużych zbiorów danych.

Zna sposoby wykorzystania języka programowania Python na potrzeby analizy danych

Zna możliwości aplikacyjne przedstawionych metod statystycznych i na ich podstawie może tworzyć analizy na potrzeby analiz rynkowych w pracy lub na potrzeby własnej firmy.

UMIEJĘTNOŚCI

Potrafi dobrać odpowiednią metodę modelowania do postawionego problemu. Na podstawie uzyskanych wyników potrafi formułować własne opinie i aplikować wiedzę teoretyczną do opisu i analizy zjawisk ekonomicznych.

Potrafi wyszukać dane, zastosować modelowanie predykcyjne, udokumentować proces analityczny oraz sporządzić opis przeprowadzonych czynności.

KOMPETENCJE SPOŁECZNE

Praktyka wykorzystania języka programowania Python pozwala na zwiększenie umiejętności samodzielnego uczenia i zwiększa kompetencje w programowaniu obiektowym.

Przeprowadzone na zajęciach ćwiczenia i praktyki modelowania pozwalają studentowi być krytycznym względem wyników uzyskiwanych w pracach naukowych.

Metody i kryteria oceniania:

Zaliczenie odbywać się będzie na podstawie testu końcowego (test jednokrotnego wyboru) oraz pracy zaliczeniowej/projektu, którego celem jest wykorzystanie umiejętności zdobytych w trakcie semestru w analizie praktycznego problemu.

Test końcowy 40%

Projekt (realizowany poza zajęciami) 60%

Dodatkową możliwością zaliczenia przedmiotu jest udział i osiągnięcie dobrego wyniku w konkursie analizy danych (np. kaggle). Szczegóły podaną zostaną na pierwszych zajęciach.

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2023/24" (w trakcie)

Okres: 2024-02-19 - 2024-06-16
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Konwersatorium, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Maciej Wilamowski
Prowadzący grup: Maciej Wilamowski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Konwersatorium - Zaliczenie na ocenę
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski.
ul. Banacha 2
02-097 Warszawa
tel: +48 22 55 44 214 https://www.mimuw.edu.pl/
kontakt deklaracja dostępności USOSweb 7.0.2.0-80474ed05 (2024-03-12)