מקצוע מידע על מקצוע : מבוא למערכות לומדות - 236756 (Current)

236756 - מבוא למערכות לומדות
נקודות
זיכוי
3.0
 
ניתן
בסמסטר
א+ב
 
עבודת
בית
פרויקט
או סמינר
מעבדה תרגול הרצאה  
    2 1 2 שעות
שבועיות

קביעת הציון עפ"י מעקב במשך הסמסטר ובחינה סופית.


  094412 הסתברות מ   (   מקצועות קדם
) 234125 אלגוריתמים נומריים ו -    
  104034 מבוא להסתברות ח'   ( או
) 234125 אלגוריתמים נומריים ו -    
 
  046195 מערכות לומדות       מקצועות זהים


שיטות סטטיסטיות לסיווג מידע באמצעות דוגמאות, למידת pac ומימד vc, אלגוריתם nearest neighbors, עצי החלטה, מפרידים לינאריים, אלגוריתם svm ושיטת גרעין, אופטימיזציה קמורה על-ידיgradient descent וstochastic gradient descent, ולידציה ובחירת מודלים, הנחות גנרטיביות ובייס נאיבי ( naive bayes ), שיטות מכלול, יצירת מאפיינים ובחירתם, רשתות נוירונים, למידה לא מונחית: הורדת מימד, אישכול מידע.

תוצאות למידה
בסיום הקורס הסטודנט/ית יהיה/תהיה מסוגל/ת:
1. להכין נתונים לצורך לימוד מכונה: יצירת מאפיינים, בחירת מאפיינים, הפרדה לקבוצת אימון, ניסוי וולידציה.
2. להשתמש באלגוריתמי למידה מונחית ולא מונחית נפוצים, תוך שימוש בספריות תוכנה סטנדרטית והתנסות בנתונים אמיתיים.
3. להבין את העקרונות המתמטיים העומדים ביסוד החומר הנלמד בשיעורים, לרבות סיבוכיות מספר דוגמאות, סיבוכיות חישובית, זיהוי התאמת-יתר (overfitting) והתאמת-חסר (under fitting), למידת pac ומימד vc והמגבלות של תיאוריות אלה.




מועדי בחינות 01/2020 , 2020/2021 חורף תשפ"א
שעת בחינה יום תאריך מועד
  ב 08.02.2021 א
  ב 08.03.2021 ב

מערכת שעות לסמסטר 01/2020 , 2020/2021 חורף תשפ"א
חדר בניין מועד יום מרצה תרגיל
הרצאה
מס. קבוצת
רישום
    10:30-12:30 ד פרופ/ח אילון ניר הרצאה 10 11
          מעבדה 11
    14:30-15:30 ד   תרגול 11


מערכת שעות לסמסטרים
סמסטר קודם מידע סמסטריאלי לסמסטר 02/2019 , 2019/2020 אביב תש"ף


ספרי לימוד
מספר קטלוג בספריה שנת הוצאה מוציא לאור מחברים ספר
5312802.R 1990 morgan kaufmann shavlik (ad) readiugs 41 machine learning

נערך בתאריך 14/07/2020 בשעה 09:47:02