Siirry suoraan sisältöön

Koneoppiminen: LuokittelumenetelmätLaajuus (5 op)

Tunnus: TT00CE01

Laajuus

5 op

Opetuskieli

  • suomi
  • englanti

Vastuuhenkilö

  • Juha Peltomäki,
  • Mika Rantonen,

Osaamistavoitteet

Koneoppimisen luokittelumenetelmiä sovelletaan usein käytännön ongelmissa. Tutustut koneoppimisen perusteisiin, datan jakamisen opetus- ja testidataan, sekä mallin tarkkuuden arviointiin. Tutustut myös koneoppimismenetelmien soveltamiseen erilaisiin liiketoimintaongelmiin.

EUR-ACE Tieto ja ymmärrys
Tiedät erilaiset ohjatut ja ohjaamattomat oppimismenetelmät.

EUR-ACE Tekniikan soveltaminen käytäntöön
Osaat koneoppimisen periaatteet. Osaat käyttää erilaisia luokittelumenetelmiä ja soveltaa niitä liiketoimintaongelmiin. Osaat analysoida koneoppimismenetelmien antamia tuloksia.

Sisältö

Koneoppimisen perusperiaatteet
Ohjatut ja ohjaamattomat oppimismenetelmät
Datajoukon jako opetus- ja testidataan
Mallin tarkkuuden arviointi
Erilaiset luokittelumenetelmät: KNN (K-nearest Neighbour) satunnaismetsä
Tukivektorikone (Support Vector Machine)
Pääkomponenttianalyysi (PCA)
K-Means-klusterointi

Esitietovaatimukset

Ohjelmoinnin perusteet

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Välttävä (1)
Tunnet koneoppimisen pääperiaatteet. Tunnistat muutamia oppimismenetelmiä. Osaat käyttää joitakin luokittelumenetelmiä. Osaat tuottaa koneoppimismenetelmistä tuloksia.

Tyydyttävä (2)
Tunnet koneoppimisen pääperiaatteet. Tunnistat erilaisia oppimismenetelmiä. Osaat käyttää erilaisia luokittelumenetelmiä. Osaat tulkita koneoppimismenetelmien tavanomaisimmat tulokset.

Arviointikriteerit, hyvä (3)

Hyvä (3)
Tunnet koneoppimisen periaatteet. Tunnistat ohjattuja ja ohjaamattomia oppimismenetelmiä. Osaat soveltaa erilaisia luokittelumenetelmiä. Osaat käyttää koneoppimismenetelmien tuloksia.

Kiitettävä (4)
Osaat koneoppimisen periaatteet. Osaat erotella erilaiset ohjatut ja ohjaamattomat oppimismenetelmät. Osaat soveltaa luokittelumenetelmiä annettuun liiketoimintaongelmaan ja vertailla saatuja tuloksia. Osaat analysoida koneoppimismenetelmien antamia tuloksia.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Erinomainen (5)
Osaat selittää koneoppimisen periaatteet. Osaat suositella erilaisten ohjattujen ja ohjaamattomien oppimismenetelmien käytön tiettyyn liiketoimintaongelmaan. Osaat soveltaa luokittelumenetelmiä erilaisiin liiketoimintaongelmiin ja tulkita saatuja tuloksia. Osaat analysoida ja perustella koneoppimismenetelmien antamat tulokset.