Uniwersytet Warszawski, Wydział Nauk Ekonomicznych - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Unsupervised Learning

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 2400-SP-DS-USL
Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (0311) Ekonomia Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Unsupervised Learning
Jednostka: Wydział Nauk Ekonomicznych
Grupy: Data Science w zastosowaniach biznesowych. Warsztaty z wykorzystaniem programu R
Punkty ECTS i inne: (brak) Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.
Język prowadzenia: (brak danych)
Rodzaj przedmiotu:

obowiązkowe

Pełny opis:

Celem przedmiotu jest zapoznanie słuchaczy z możliwościami algorytmów odkrywania wiedzy z danych (Knowledge Discovery in Databases, KDD) wykorzystujących uczenie bez nadzoru (ang. unsupervised learning). Przedstawione zostaną główne algorytmy reguł asocjacyjnych (Apriori, Eclat) oraz poszukiwania grup danych przez klastrowanie i możliwość ich wykorzystania w analityce biznesowej. Ich zastosowanie dotyczy głównie danych transakcyjnych (tzw. market basket analysis) i poszukiwania reguł najczęściej występujących wspólnie produktów w koszyku. Realizowane będą modele dla danych rzeczywistych, wymagających przekształcenia i wyczyszczenia danych wejściowych. Wśród metod grupowania omówione zostaną hierarchiczna analiza skupień, metoda k-średnich oraz metody wykorzystujące funkcję gęstości lub model.

Literatura:

Materiały przygotowywane przez wykładowcę i udostępniane uczestnikowi na platformie Google Drive.

Efekty uczenia się:

Test zaliczeniowy - do zaliczenia wymagana jest 50% poprawnych odpowiedzi na 10 pytań.

Zajęcia w cyklu "Rok akademicki 2023/24" (w trakcie)

Okres: 2023-10-01 - 2024-06-16
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć: (brak danych)
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Zaliczenie
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski, Wydział Nauk Ekonomicznych.
ul. Długa 44/50
00-241 Warszawa
tel: +48 22 55 49 126 https://www.wne.uw.edu.pl/
kontakt deklaracja dostępności USOSweb 7.0.3.0 (2024-03-22)