DVA493 · Mälardalens universitet
Lärande system
Ny kurs
Inga tentor än
Ladda upp dina tidigare tentor och få hjälp med att strukturera ditt studiematerial
Få dina tentauppgifter kategoriseradeBli guidad genom ditt studiematerialFå hjälp direkt med teori och tipsHåll koll på dina framsteg
Kurs info
HP
7.5
Språk
Svenska
Nivå
Avancerad nivå
Institution
Institutionen för datavetenskap och datateknik
Lärandemål
Efter avslutad kurs ska studenten kunna:
- förstå hur maskininlärningsalgoritmerna är uppbyggda och fungerar,
- formulera ett givet problem, därefter tillämpa en lämplig maskininlärningsalgoritm för att lösa problemet och avslutningsvist förklara hur algoritmen löser problemet samt
- visa kunskaper om analysförmåga i hur en maskininlärningsalgoritm löser ett problem, genom en grundlig diskussion om algoritmens för- samt nackdelar.
Kursinnehåll
- Kursen tar upp en mängd olika inlärningsalgoritmer såsom:
- Beslutsträd
- Linjär regression
- Logistik regression
- Bayesiansk inlärning
- Metaheuristisk optimering: Genetiska algoritmer, Differentialevolution, .
- K-means klustring, Principalkomponentanalys
- Artificiella neurala nät
- Förstärkningsinlärning: Q-Inlärningsalgoritmen
Förutsättningar
- Avslutade kurser om 90 hp vari ingår Programmering 7,5 hp samt Programmering för inbyggda system 7,5 hp eller Datastrukturer, algoritmer och programkonstruktion 7,5 hp. Dessutom krävs Svenska 3 eller Svenska nivå 3 samt Engelska 6 eller Engelska nivå 2. I de fall kursen ges på engelska görs undantag från kravet på Svenska 3 eller Svenska nivå 3.
Litteratur
Machine learning - Mitchell, Tom M.
Liknande kurser vid andra universitet
Gör som 15 000+ studenter och ta kontroll över ditt tentaplugg.
Kom igång gratis