מידע כללי
בקורס זה נלמד על שיטות להבטחת אמינות, עמידות, הוגנות, והישנות של מסקנות המתקבלות ממערכות למידה מורכבות, כגון למידה עמוקה. נחשף לבעיות של אלגוריתמי למידה מודרניים ונכיר שיטות מעשיות הנסמכות על תיאוריה עשירה להתמודד עם אתגרים אלו. נתרכז בשיערוך אי ודאות בחיזוי, כמו כן זיהוי ומניעת הטייה מגדרית של מערכות לומדות. בנוסף, נסקור שיטות מתקדמות לבדיקות השערות מרובות ככלי לזיהוי תגליות מדעיות ממאגרי מידע ולאינטרפרטציה של אלגוריתמי למידה. זהו קורס מתקדם המכסה מאמרים בחזית התחום של מדעי הנתונים. תוצאות למידה: בסיום הקורס הסטודנטיות והסטודנטים יהיו מסוגלים: 1. לשערך את אי הוודאות בתוצאת החיזוי המתקבל מאלגוריתמי למידה. 2. לבחון הטיות בחיזוי של אלגוריתמי למידה. 3. ליישם מבחנים סטטיסטיים לבחינת השערה בודדת תוך שימוש באלגוריתמי למידה. 4. ליישם מבחינים סטטיסטיים לבחינת השערותת מרובות תוך שימוש באלגוריתמי למידה.
פקולטה: מדעי המחשב
|תארים מתקדמים
מקצועות קדם
(44202 - אותות אקראיים ו- 236756 - מבוא למערכות לומדות) או (44202 - אותות אקראיים ו- 46195 - מערכות לומדות) או (46195 - מערכות לומדות ו- 94412 - הסתברות מ) או (94412 - הסתברות מ ו- 236756 - מבוא למערכות לומדות)