(in Polish) Unsupervised Learning
General data
Course ID: | 2400-SP-DS-USL |
Erasmus code / ISCED: |
(unknown)
/
(0311) Economics
|
Course title: | (unknown) |
Name in Polish: | Unsupervised Learning |
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: | Polish |
Type of course: | obligatory courses |
Full description: |
(in Polish) Celem przedmiotu jest zapoznanie słuchaczy z możliwościami algorytmów odkrywania wiedzy z danych (Knowledge Discovery in Databases, KDD) wykorzystujących uczenie bez nadzoru (ang. unsupervised learning). Przedstawione zostaną główne algorytmy reguł asocjacyjnych (Apriori, Eclat) oraz poszukiwania grup danych przez klastrowanie i możliwość ich wykorzystania w analityce biznesowej. Ich zastosowanie dotyczy głównie danych transakcyjnych (tzw. market basket analysis) i poszukiwania reguł najczęściej występujących wspólnie produktów w koszyku. Realizowane będą modele dla danych rzeczywistych, wymagających przekształcenia i wyczyszczenia danych wejściowych. Wśród metod grupowania omówione zostaną hierarchiczna analiza skupień, metoda k-średnich oraz metody wykorzystujące funkcję gęstości lub model. |
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: | Katarzyna Kopczewska | |
Students list: | (inaccessible to you) | |
Examination: |
Course -
Pass/fail
Lab - Grading |
|
Mode: | Classroom |
Copyright by University of Warsaw.