מידע כללי
שיטות סטטיסטיות לסיווג מידע באמצעות דוגמאות, למידת PAC ומימד VC, אלגוריתם NEAREST NEIGHBORS, עצי החלטה, מפרידים לינאריים, אלגוריתם SVM ושיטת גרעין, אופטימיזציה קמורה על-ידיGRADIENT DESCENT וSTOCHASTIC GRADIENT DESCENT, ולידציה ובחירת מודלים, הנחות גנרטיביות ובייס נאיבי ( NAIVE BAYES ), שיטות מכלול, יצירת מאפיינים ובחירתם, רשתות נוירונים, למידה לא מונחית: הורדת מימד, אישכול מידע. תוצאות למידה: בסיום הקורס הסטודנט/ית יהיה/תהיה מסוגל/ת: 1. להכין נתונים לצורך לימוד מכונה: יצירת מאפיינים, בחירת מאפיינים, הפרדה לקבוצת אימון, ניסוי וולידציה. 2. להשתמש באלגוריתמי למידה מונחית ולא מונחית נפוצים, תוך שימוש בספריות תוכנה סטנדרטית והתנסות בנתונים אמיתיים. 3. להבין את העקרונות המתמטיים העומדים ביסוד החומר הנלמד בשיעורים, לרבות סיבוכיות מספר דוגמאות, סיבוכיות חישובית, זיהוי התאמת-יתר (OVERFITTING) והתאמת-חסר (UNDER FITTING), למידת PAC ומימד VC והמגבלות של תיאוריות אלה.
פקולטה: מדעי המחשב
|תואר ראשון
|תארים מתקדמים
מקצועות קדם
(94412 - הסתברות מ ו- 234125 - אלגוריתמים נומריים) או (104034 - מבוא להסתברות ח' ו- 234125 - אלגוריתמים נומריים)
מקצועות ללא זיכוי נוסף
46195 - מערכות לומדות 236766 - מבוא ללמידת מכונה
ספרי המקצוע
- Machine learning : a probabilistic perspective - Murphy, Kevin P.
- Pattern classification - Duda, Richard O.
- Pattern recognition and machine learning - Bishop, Christopher M.
- The elements of statistical learning : data mining, inference, and prediction - Hastie, Trevor
- The Elements of Statistical Learning Data Mining, Inference, and Prediction - Hastie, Trevor.
- Understanding machine learning : from theory to algorithms - Shalev-Shwartz, Shai
מידע סמסטריאלי
שעות שבועיות
3 נקודות אקדמיות • 2 שעות הרצאה • 1 שעות תרגול • 2 שעות מעבדה
ניווט לדף המקצוע
אחראים
דר. רוזנפלד ניר
מבחנים
מועד א: 03-09-2024 מועד ב: 10-10-2024קבוצות רישום
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
שעות שבועיות
3 נקודות אקדמיות • 2 שעות הרצאה • 1 שעות תרגול • 2 שעות מעבדה
ניווט לדף המקצוע
אחראים
דר. בלינקוב יונתן
מבחנים
מועד א: 12-04-2024 09:00 - 12:00- אולמן 101. 102. 103. 104. 105. 200. 201. 202. 203. 205. 206. 307.
- טאוב 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.
קבוצות רישום
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
שעות שבועיות
3 נקודות אקדמיות • 2 שעות הרצאה • 1 שעות תרגול • 2 שעות מעבדה
ניווט לדף המקצוע
אחראים
דר. רוזנפלד ניר
הערות
-
הקדמים נאכפים ללא יוצאי דופן! כקדם בהסתברות יתקבל כל קורס מבוא להסתברות או מבוא להסתברות וסטטיסטיקה. כתחליף לאלגו. נומריים יתקבל כל קורס באנליזה נומרית או קורס מבוא לאופימיזציה בלבד בחלק מהתחליפים האלה לא מתמקדים בדיוק באותם נושאים ובאחריות הסדטונטים להשלים פערים.
מבחנים
מועד א: 16-07-2023 09:00 - 12:00- טאוב 4. 5. 7. 8. 9.
- טאוב 3. 5. 6. 7.
קבוצות רישום
|
|
|
|
|
|
|
|