(in Polish) Machine learning 2
General data
Course ID: | 2400-SP-DS-ML2 |
Erasmus code / ISCED: |
(unknown)
/
(0311) Economics
|
Course title: | (unknown) |
Name in Polish: | Machine learning 2 |
Organizational unit: | Faculty of Economic Sciences |
Course groups: |
(in Polish) Data Science w zastosowaniach biznesowych. Warsztaty z wykorzystaniem programu R |
ECTS credit allocation (and other scores): |
(not available)
|
Language: | (unknown) |
Type of course: | obligatory courses |
Full description: |
(in Polish) 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. |
Bibliography: |
(in Polish) Materiały przygotowywane przez wykładowcę i udostępniane uczestnikowi na platformie Google Drive. |
Learning outcomes: |
(in Polish) Test zaliczeniowy - do zaliczenia wymagana jest 50% poprawnych odpowiedzi na 10 pytań. |
Classes in period "Academic year 2023/24" (in progress)
Time span: | 2023-10-01 - 2024-06-16 |
Navigate to timetable
MO TU W TH FR SA LAB
SU LAB
|
Type of class: |
Lab, 18 hours
|
|
Coordinators: | Piotr Wójcik | |
Group instructors: | Paweł Sakowski | |
Students list: | (inaccessible to you) | |
Examination: |
Course -
Pass/fail
Lab - Grading |
|
Mode: | Classroom |
Copyright by University of Warsaw.