Machine learning 2 2400-SP-DS-ML2
Kurs jest kontynuacją zajęć Machine Learning 1. Celem zajęć jest omówienie kolejnych metod uczenia maszynowego wykorzystywanych w zagadnieniach klasyfikacyjnych i regresyjnych. W pierwszej kolejności omówione zostaną drzewa decyzyjne i drzewa regresyjne, a następnie lasy losowe. Ważną częścią kursu będą zagadnienia związane z łączeniem/uśrednianiem i "wzmacnianiem" (ang. bagging and boosting) modeli, w tym w szczególności zaprezentowany zostanie algorytm eXtreme Gradient Boosting oraz CatBoost. Dodatkowo omówione zostaną także podstawy sztucznych sieci neuronowych. Ostatnia część kursu zostanie poświęcona kwestii strojenia (ang. tuning) parametrów modeli.
Rodzaj przedmiotu
Koordynatorzy przedmiotu
Tryb prowadzenia
Efekty kształcenia
Test zaliczeniowy - do zaliczenia wymagana jest 50% poprawnych odpowiedzi na 10 pytań.
Literatura
Materiały przygotowywane przez wykładowcę i udostępniane uczestnikowi na platformie Google Drive.
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: