Strojno učenje za podatkovne vede 1

2021/2022
Program:
Interdisciplinarni magistrski študijski program 2. stopnje Računalništvo in matematika
Letnik:
1 ali 2 letnik
Semester:
prvi ali drugi
Vrsta:
izbirni
ECTS:
6
Jezik:
slovenski, angleški
Nosilec predmeta:

Blaž Zupan

Izvajalec (kontaktna oseba):

Tomaž Hočevar, Blaž Zupan

Ure na teden – 1. ali 2. semester:
Predavanja
3
Seminar
0
Vaje
2
Laboratorij
0
Vsebina

Linearni modeli. Linearna regresija.
Linearna diskriminantna analiza. Logistična
regresija. Gradientni sestop. Stohastični
gradientni sestop.

Pristop strojnega učenja. Cenovna
funkcija. Pristop z zmanjšanjem tveganja.
Maksimizacija verjetja. Vrednotenje
modelov. Prečno preverjanje.

Izbor značilk. Pristopi z iskanjem.
Regularizacija.

Drevesni modeli. Klasifikacijska in
regresijska drevesa. Naključni gozd. Pristop
bagging. Gradientni razvoj niza dreves.

Gručenje. Metoda voditeljev. Algoritem
EM.

Nelinearna regresija. Bazne funkcije.
Zlepki. Metoda podpornih vektorjev. Trik z
jedri.

Nevronske mreže. Perceptron. Aktivacijske
funkcije. Tehnika vzvratnega razširjanja
napak.

Temeljni literatura in viri

James G, Witten D, Hastie T, Tibshirani T (2017) An Introduction to Statistical
Learning, Springer.

Hastie T, Tibshirani R, Friedman J (2003) The elements of statistical learning, Springer.

Cilji in kompetence

Predmet je namenjen seznanitvi z
matematičnimi in algortimičnimi
osnovami strojnega učenja ter vidiki
uporabe strojnega učenja pri reševanju
praktičnih problemov. Predmet pripravi
študente na študij naprednejših metod iz
strojnega učenja.

Predvideni študijski rezultati

Po uspešno zaključenem predmetu naj bi
bili študentje zmožni:

  • Uporabiti pristope strojnega
    učenja k podatkovni analitiki.

  • Evalvirati različne tehnike
    modeliranja.

  • Izbrati ustrezno tehniko za dani
    problem in podatke.

  • Interpretirati rezultate strojnega
    učenja.

  • Prepoznati potencialne probleme.

Metode poučevanja in učenja

Predavanja, vaje, domače naloge in nabor
manjših projektov.

Načini ocenjevanja

Sprotno preverjanje (domače naloge,
projekti)
Končno preverjanje (pisni izpit)
Ocene: 6-10 pozitivno, 5 negativno