Opinto-opas 2015-2016

PLA-43120 Luokittelun perusteet, 4 op
Data Classification

Vastuuhenkilö

Jari Turunen

Opetus

Toteutuskerta 1: PLA-43120 2015-01

Opetusmuoto P1 P2 P3 P4 P5
Luennot
Harjoitustyöt


 
 33 h/per
 11 h/per


 


 

Suoritusvaatimukset

Hyväksytysti suoritetut harjoitustyöt, arvostellaan.
Osasuoritusten pitää liittyä samaan toteutuskertaan

Osaamistavoitteet

Kurssin suoritettuaan opiskelijalla on näkemys automaattisesta luokittelusta sekä valmiudet tehdä itsenäisesti datan luokittelija.

Sisältö

Sisältö Ydinsisältö Täydentävä tietämys Erityistietämys
1. Yleiskuvaus ja tutustuminen luokittelun perusteisiin: piirteet, hahmot ja luokittelu & klusterointi (Piirteitä ja luokkia voidaan tutkia myös opiskelijoiden omista datoista)     
2. Piirteiden hyvyys ja arviointi luokittelun kannalta Piirteiden yksinkertaistaminen pääkomponenttianalyysin avulla     
3. Luokittelumenetelmien tarkempi esittely   K-means, Itseorganisoituvat kartat (SOM), hermoverkot, Maximum Likelihood Estimator (MLE) jne.  Eri luokittelumenetelmien erityiskäyttökohteet 
4. Päätöksenteko ja tulosten validointi     Tulosten jälkikäteen tapahtuva korjaus erikoistilanteissa Markov-ketjujen avulla 

Ohjeita opiskelijalle osaamisen tasojen saavuttamiseksi

Kurssi suoritetaan hyväksytyillä harjoitustöillä.

Arvosteluasteikko:

Opintojaksolla käytetään numeerista arviointiasteikkoa (1-5)

Osasuoritukset:

Osasuoritusten pitää liittyä samaan toteutuskertaan

Oppimateriaali

Tyyppi Nimi Tekijä ISBN URL Lisätiedot Tenttimateriaali
Luentokalvot     Jari Turunen         Ei   

Esitietovaatimukset

Opintojakso P/S Selite
PLA-11341 Numeerinen laskenta MATLABilla Suositeltava    
PLA-43130 Aikasarjojen analyysi Suositeltava    

Vastaavuudet

Opintojakso ei vastaan mitään toista opintojaksoa

Viimeksi muokattu 25.08.2015