Introduction to Machine Learning

Wstęp do pojęć i narzędzi uczenia maszynowego. Estymacja parametrów i testowanie hipotez, podstawy teorii uczenia maszynowego, regresja liniowa, klasyfikacja, klastrowanie, maszyny wektorów wspierających.

- Estymacja parametrów

- Testowanie hipotez

- p-wartości i testowanie wielu hipotez

- Uczenie statystyczne

- Regresja liniowa

- Klasyfikacja

- Metody repróbkowania, wybór modelu

- Regularyzacja

- Metody drzewiaste

- Maszyny wektorów wspierających

- Podstawy sieci neuronowych

- Redukcja wymiaru

- Klastrowanie

Wiedza - absolwent zna i rozumie:

- w zaawansowanym stopniu podstawowe pojęcia z zakresu a metod probabilistycznych i statystyki (ze szczególnym uwzględnieniem metod dyskretnych) (K_W01)

- podstawowe pojęcia i techniki uczenia maszynowego (K_W13)

Umiejętności - absolwent potrafi:

- pozyskiwać informacje z literatury, baz wiedzy, Internetu oraz innych wiarygodnych źródeł, integrować je, dokonywać ich interpretacji oraz wyciągać wnioski i formułować opinie (K_U02),

- samodzielnie planować i realizować własne uczenie się przez całe życie (K_U09),

- wykonać analizę istniejących rozwiązań informatycznych, w szczególności: ocenić, na podstawowym poziomie, przydatność rutynowych metod i narzędzi informatycznych, wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia do typowych zadań informatycznych, wykonać prostą analizę sposobu funkcjonowania systemu informatycznego i ocenić istniejące rozwiązania informatyczne, przynajmniej w odniesieniu do ich cech funkcjonalnych (K_U18),

- stosować techniki nowoczesnej statystycznej analizy danych (K_U19)

Kompetencje społeczne - absolwent jest gotów do:

- krytycznej oceny posiadanej wiedzy i odbieranych treści (K_K01),

- pracy z poszanowaniem uczciwości intelektualnej w działaniach własnych i innych osób; przestrzegania zasad etyki zawodowej i wymagania tego od innych oraz dbałości o dorobek i tradycje zawodu informatyka (K_K02),

- uznawania znaczenia wiedzy w rozwiązywaniu problemów poznawczych i praktycznych oraz wyszukiwania informacji w literaturze oraz zasięgania opinii ekspertów (K_K03)