Data-analytiikka ja Koneoppiminen (5 op)

Toteutuksen tunnus: 3011633-3004

Toteutuksen perustiedot

Ilmoittautumisaika: 30.11.2022 - 19.01.2023
Ilmoittautuminen toteutukselle on päättynyt.

Ajoitus: 09.01.2023 - 28.04.2023
Toteutus on päättynyt.

Opintopistemäärä: 5 op

Lähiosuus: 5 op

Toteutustapa: Lähiopetus

Yksikkö: Tekniikka ja liiketoiminta

Toimipiste: Kupittaan kampus

Opetuskielet: suomi

Paikat: 20 - 35

Opettajat: Matti Kuikka; Tuomo Helo

Ryhmät: PTIETS21swis
PTIETS21 Ohjelmistojen kehittäminen ja Tietojärjestelmät

Opintojakso: 3011633

Toteutukselle 3011633-3004 ei löytynyt varauksia!

Arviointiasteikko

H-5

Sisällön jaksotus

Johdatus koneoppimiseen
Koneoppimisprojektin vaiheet:
- tehtävään perehtyminen
- datan tarkastelu
- datan jalostaminen
- mallin valinta ja arviointi
- mallin ottaminen tuotantoon
Numeerinen ennustaminen
Luokittelu
Klusterianalyysi
*
Etenemme pääpiirteissään kurssikirjan lukujen mukaisesti.
Ryhmätyö

Tavoitteet

Kurssin suoritettuaan opiskelija:
- Osaa kertoa, mitä data-analyysi ja koneoppiminen ovat
- Osaa kertoa miksi data-analyysiä ja koneoppimista käytetään
- Osaa analysoida ja visualisoida dataa
- Osaa kuvata koneoppimisprosessin
- Osaa käyttää soveltuvia työkaluja data-analyysiin ja koneoppimiseen

Sisältö

Johdatus data-analyysiin ja koneoppimiseen
Data-analyysin prosessi ja menetelmät
Koneoppimisen prosessi ja menetelmät
Käytännön harjoittelu

Oppimateriaalit

Kurssikirja:

Aurélien Géron.
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow
2nd Edition.
Publisher : O'Reilly Media; 2nd edition
(October 15, 2019)

tai saman kirjan 3. painos (November 2022)

Luemme valikoiden kirjan lukuja 1-10. Niissä on noin 300 sivua, mutta osasta hypätään yli.

Kurssikirja on luettavissa sähköisessä muodossa oppilaitoksemme eBook Central -tietokannasta.

Kurssilla on myös luettavaa, joka ilmoitetaan kurssin aikana

Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet

Ei tenttiä.