Statističko učenje

M144 (2+0+3) - 7 ECTS bodova

OSNOVNE INFORMACIJE

Upoznati studente s pojmovima, metodama i algoritmima statističkog učenja. Uvesti apstraktne modele učenja i osnovne pojmove teorije statističkog učenja. Obraditi glavne metode nadziranog i nenadziranog učenja kao što su stabla odlučivanja, metoda potpornih vektora i neuronske mreže uz poseban naglasak na primjenama na podacima.

Sadržaj kolegija možete dohvatiti na sljedećem linku (pdf).

Zašto upisati ovaj kolegij?

Pogledajte prezentaciju o kolegiju!

Za sva dodatna pitanja slobodno se javite 19.9. od 11:00 - 12:30 na Teams konzultacijama ili mailom u bilo koje drugo vrijeme.

	NASTAVNIK	KONZULTACIJE
VODITELJ KOLEGIJA	izv.prof.dr.sc. Danijel Grahovac	Četvrtkom 11:30
ASISTENT	Dominik Mihalčić

OSNOVNA LITERATURA

T. Hastie, R. Tibshirani, J. H. Friedman, The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction, New York: Springer, 2nd edition, 2016.
G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani. An introduction to statistical learning, New York: Springer, 2nd edition, 2021.

RASPORED PREDAVANJA I VJEŽBI

Izvedbeni program kolegija Uvod u programiranje realizira se s fondom od 75 sati (tjedno 2 sata predavanja i 3 sata seminara). Pohađanje predavanja i vježbi je obaveno.

	TERMIN	PREDAVAONICA
PREDAVANJA
SEMINAR

PRAVILA POLAGANJA ISPITA

NASTAVNI MATERIJALI

NASTAVNI MATERIJALI S PREDAVANJA

NASTAVNI MATERIJALI SA SEMINARA

OBAVIJESTI

[]