| Název předmětu | Machine Learning Based on R Software |
|---|---|
| Kód předmětu | KI/EMLR |
| Organizační forma výuky | Přednáška + Cvičení |
| Úroveň předmětu | nespecifikována |
| Rok studia | nespecifikován |
| Semestr | Zimní a letní |
| Počet ECTS kreditů | 7 |
| Vyučovací jazyk | Angličtina |
| Statut předmětu | nespecifikováno |
| Způsob výuky | Kontaktní |
| Studijní praxe | Nejedná se o pracovní stáž |
| Doporučené volitelné součásti programu | Není |
| Dostupnost předmětu | Předmět je nabízen přijíždějícím studentům |
| Vyučující |
|---|
|
| Obsah předmětu |
|
1) Decision Trees 2) Linear regression: linear classifiers, regularization, ordinary least squares 3) Logistic regression 4) Multi-class logistic regression 5) Ranking support vector machines 6) Feature selection latent factor models (principal component analysis) 7) Clustering (k-means, soft k-means) 8) Ensemble methods such as Random Forest and Ada Boost 9) Probabilistic methods (Bayesian view) 10) Model evaluation and model selection 11) Introduction to neural networks and convolutional neural networks 12) Autoencoders
|
| Studijní aktivity a metody výuky |
| nespecifikováno |
| Výstupy z učení |
| Předpoklady |
|
nespecifikováno
|
| Hodnoticí metody a kritéria |
|
nespecifikováno
Basics of programming in R |
| Doporučená literatura |
|
|
| Studijní plány, ve kterých se předmět nachází |
| Fakulta | Studijní plán (Verze) | Kategorie studijního oboru/specializace | Doporučený semestr |
|---|