Politechnika Warszawska - Centralny System Uwierzytelniania
Nie jesteś zalogowany | zaloguj się
katalog przedmiotów - pomoc

Zaawansowane uczenie maszynowe

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 103A-INSZI-MSP-ZUM Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (brak danych)
Nazwa przedmiotu: Zaawansowane uczenie maszynowe
Jednostka: Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych
Grupy: ( Metody )-Sztuczna inteligencja-mgr.-EITI
( Przedmioty techniczne )---EITI
( Przedmioty zaawansowane )-Inżynieria systemów informatycznych-mgr.-EITI
( Przedmioty zaawansowane techniczne )--mgr.-EITI
Punkty ECTS i inne: 4.00
Język prowadzenia: polski
Jednostka decyzyjna:

103000 - Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych

Kod wydziałowy:

ZUM

Numer wersji:

1

Skrócony opis:

Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z zaawansowanymi zagadnieniami dotyczącymi uczenia maszynowego i jego zastosowań do tworzenia modeli predykcyjnych. Zakłada się, że studenci posiadają już wiedzę dotyczącą elementów teorii maszynowego uczenia się, takich jak model PAC i wymiar VC, oraz podstawowych algorytmów, takich jak drzewa decyzyjne, naiwny klasyfikator bayesowski, regresja liniowa i klasyfikacja liniowo-progowa. Na wykładzie omawiane są rozszerzone warianty tych algorytmów oraz bardziej złożone algorytmy, takie jak logistyczna, maszyny wektorów nośnych i metody jądrowe, algorytmy modelowania zespołowego oraz wybrane metody uczenia nienadzorowanego i klasyfikacji jednoklasowej. Dyskutowane są także zagadnienia związane z uwrażliwianiem modeli na koszty pomyłek, transformacją danych i oceną jakości modeli..

Pełny opis:

Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z zaawansowanymi zagadnieniami dotyczącymi uczenia maszynowego i jego zastosowań do tworzenia modeli predykcyjnych. Przegląd rozszerzonych wariantów wybranych podstawowych algorytmów uczenia się oraz wybranych zaawansowanych algorytmów uczenia się i technik stosowanych do poprawienia jakości tworzonych za ich pomocą modeli predykcyjnych przygotowuje studentów do ich stosowania i implementowania, a także do podjęcia prac badawczych w dziedzinie uczenia maszynowego.

Wymagania wstępne: Znajomość elementów teorii i podstawowych algorytmów maszynowego uczenia, np. w zakresie przedmiotu Uczenie maszynowe (UMA)

Literatura:

  • I. H. Witten, E. Frank, M. A. Hall, C. J. Pal: Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. Morgan Kaufmann, 2016.
  • Bishop, C: Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2011.
  • T. Mitchell: Machine Learning. McGraw Hill, 1997
  • Y. S. Abu-Mostafa, M. Magdon-Ismail, H.-T. Lin: Learning from Data: A Short Course. AMLBook, 2012.
  • P. Cichosz: Data Mining: Explained Using R. Wiley, 2015

Zajęcia w cyklu "rok akademicki 2021/2022 - sem. letni" (w trakcie)

Okres: 2022-02-23 - 2022-09-30
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Projekt, 15 godzin, 72 miejsc więcej informacji
Wykład, 30 godzin, 72 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Paweł Cichosz
Prowadzący grup: Paweł Cichosz
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Ocena łączna
Jednostka realizująca:

103200 - Instytut Informatyki

Zajęcia w cyklu "rok akademicki 2021/2022 - sem. zimowy" (zakończony)

Okres: 2021-10-01 - 2022-02-22
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Projekt, 15 godzin, 48 miejsc więcej informacji
Wykład, 30 godzin, 48 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Paweł Cichosz
Prowadzący grup: Paweł Cichosz
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Ocena łączna
Jednostka realizująca:

103200 - Instytut Informatyki

Zajęcia w cyklu "rok akademicki 2020/2021 - sem. letni" (zakończony)

Okres: 2021-02-20 - 2021-09-30
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Projekt, 15 godzin, 72 miejsc więcej informacji
Wykład, 30 godzin, 72 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Paweł Cichosz
Prowadzący grup: Paweł Cichosz
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Ocena łączna
Jednostka realizująca:

103200 - Instytut Informatyki

Zajęcia w cyklu "rok akademicki 2020/2021 - sem. zimowy" (zakończony)

Okres: 2020-10-01 - 2021-02-19
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Projekt, 15 godzin, 72 miejsc więcej informacji
Wykład, 30 godzin, 72 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Paweł Cichosz
Prowadzący grup: Paweł Cichosz
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Ocena łączna
Jednostka realizująca:

103200 - Instytut Informatyki

Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Politechnika Warszawska.