Behörighetskrav

120 hp inklusive Sannolikhet och statistik, Linjär algebra II, Envariabelanalys och en kurs i grundläggande programmering. Engelska 6. (Med en svensk kandidatexamen uppfylls kravet på engelska.)

Mål

Efter godkänd kurs ska studenten kunna:

• bedöma om ett tekniskt problem beskrivet utan specialiserad terminologi lämpar sig att formulera som ett övervakat (supervised) maskininlärningsproblem, och i så fall göra denna formulering
• strukturera och dela upp övervakade maskininlärningsproblem i hanterbara underproblem, formulera en matematisk lösning av respektive problem och implementera denna med hjälp av statistisk mjukvara
• använda och konstruera modeller för övervakad maskininlärning för att lösa klassificerings- och regressionsproblem
• beskriva de underliggande antagandena för övervakad maskininlärning och de begränsningar som följer av dessa, inklusive möjliga etiska och hållbarhetsmässiga konsekvenser
• analysera en modells kvalitet samt använda korsvalidering för modellselektion och modelljustering
• redogöra för viktiga principer för generalisering, inklusive avvägningen mellan bias och varians samt över- och underanpassning
• kritiskt granska och ge konstruktiv kritik på andras texter om maskininlärning.

Innehåll

Detta är en introduktionskurs i statistisk maskininlärning med fokus på klassificering och regression: linjär regression, regularisering, logistisk regression, diskriminantanalys, klassificerings- och regressionsträd, ensemblemetoder, neurala nätverk, djupinlärning (deep learning); praktiska aspekter så som korsvalidering, modellval, avvägning mellan bias och varians, tillämpning av metoderna på riktiga data; etiska och hållbarhetshetsmässiga avvägningar vid användning av statistisk maskininlärning.

Undervisning

Föreläsningar, lektioner (både med och utan dator), laboration, återkoppling på skriftliga uppgifter inklusive ett miniprojekt.

Examination

Skriftligt prov samt muntlig och skriftlig redovisning av uppgifter.

Om särskilda skäl finns får examinator göra undantag från det angivna examinationssättet och medge att en enskild student examineras på annat sätt. Särskilda skäl kan t.ex. vara besked om särskilt pedagogiskt stöd från universitetets samordnare för studenter med funktionsnedsättning.