SLO | EN

Cilji in kompetence

Cilj predmeta je predstaviti študentom pristope in metode strojnega učenja, jih seznaniti s procesom strojnega učenja in njegovimi temeljnimi nalogami ter jih usposobiti za uporabo osnovnih metod in tehnik strojnega učenja ter objektivno vrednotenje rezultatov.

Vsebina

• Uvod v strojno učenje, osnovni pojmi in koncepti. • Proces strojnega učenja: avtomatizirano odkrivanje vzorcev v podatkih. • Priprava in vizualizacija podatkov, priprava in izbira značilnic, priprava učne množice. • Nadzorovano in nenadzorovano učenje, strukturirani in nestrukturirani podatki, podatki in modeli. • Temeljne naloge in metode strojnega učenja: klasifikacija, regresija, gručenje, odločitvena drevesa, nevronske mreže. • Vrednotenje in uporaba naučenih napovednih modelov, interpretacija rezultatov. • Računalniška orodja za uporabo strojnega učenja. • Primeri uporabe strojnega učenja v izobraževanju, športu, medicini, financah. • Pristranskost in poštenost modelov strojnega učenja.

Metode poučevanja in učenja

• predavanja, • obravnava študij primerov, • računalniške vaje, • individualno delo.

Predvideni študijski rezultati - znanje in razumevanje

Znanje in razumevanje: • razumeti uporabo zelenega strojnega učenja • predelava podatkov v ustrezno obliko z ustreznimi orodji • uporaba orodij in oblačnih storitev za potrebe zelenega strojnega učenja Prenosljive/ključne spretnosti in drugi atributi: • Obdelava podatkov: obdelava podatkov za potrebe zelene uporabe in statističen pregled podatkov, • Izbira in uporaba algoritmov strojnega učenja: uporaba primernih tehnik strojnega učenja s pomočjo interaktivnih orodij, • Interpretacija in vizualizacija rezultatov: sposobnost interpretacije in vizualizacije rezultatov in sposobnost presoje primernosti rezultatov.

Temeljni literatura in viri

• O. Theobald: Machine Learning for Absolute Beginners: A Plain English Introduction, 2nd Edition, Scatterplot Press, 2017. • C. Albon: Machine Learning with Python Cookbook: Practical Solutions from Pre-processing to Deep Learning, O’Reilly Media, 2018. • S. Karakatič, I. Fister: Strojno učenje: s Pythonom do prvega klasifikatorja, 1. izdaja, Univerzitetna založba Univerze v Mariboru, 2022.

Pogoji za vključitev v delo oz. za opravljanje študijskih obveznosti

Ni pogojev.

  • red. prof. dr. VILI PODGORELEC, univ. dipl. inž. rač. in inf.

  • Ustni izpit: 100

  • : 20
  • : 10
  • : 60

  • slovensko
  • slovensko