FYS-STK4155 – Anvendt dataanalyse og maskinlæring
Beskrivelse av emnet
Eksamen etter gjenåpningen
Eksamen uten fysisk oppmøte er hovedregelen høsten 2021, også etter gjenåpningen. Se semestersiden for informasjon om eksamen i ditt emne. Se også mer informasjon om eksamen ved MN-fakultetet i 2021.
Kort om emnet
Emnet gir en innføring i en rekke sentrale algoritmer og metoder, som er viktige for studier av statistisk dataanalyse og maskinlæring. Emnet er prosjektbasert, og gjennom de ulike prosjektene introduseres studentene for grunnleggende forskningsproblemer innen disse feltene, med sikte på å gjengi moderne vitenskapelige resultater. Studentene lærer å utvikle og strukturere større koder for å studere disse systemene, bli kjent med datafasiliteter og lærer hvordan håndtere store vitenskapelige prosjekter. God vitenskapelig og etisk oppførsel vektlegges gjennom hele emnet.
Hva lærer du?
Etter å ha fullført emnet, har du:
- En grunnleggende forståelse av Bayesisk statistikk og kjente sannsynsfordelinger
- En forståelse av sentrale algoritmer som brukes i statistisk data-analyse og maskinlæring, med hovedvekt på leda læring
- Kunnskap om Monte Carlo metoder, Markov-kjeder, Gibbs samplere, data optimering og deres anvendelser
- En forståelse av lineær og logistisk regresjon
- En forståelse av sentral optimerings algoritmer som stochastic gradient descent
- Kunnskap om nevrale nettverk og djup lærings algoritmer for leda og uleda læring
- Erfaring i å jobbe med store numeriske prosjekter
- Kjennskap til andre maskinlæringsalgoritmer, slik som support vector maskiner, beslutningstrær og ensemble metoder som random forests, bagging og boosting
Opptak til emnet
Studenter tatt opp til andre masterprogrammer kan, etter søknad, få adgang til emnet hvis dette er klarert med eget program.
Dersom du ikke allerede har studieplass ved UiO, kan du søke om opptak til våre studieprogrammer, eller søke om å bli enkeltemnestudent.
Anbefalte forkunnskaper
Grunnleggende kunnskap om programmering og numerikk:
Ett eller flere av følgende emner:
- INF1100 – Grunnkurs i programmering for naturvitenskapelige anvendelser (videreført)
- IN1900 – Introduksjon i programmering for naturvitenskapelige anvendelser
- MAT-INF1100 – Modellering og beregninger
- MAT-INF1100L – Programmering, modellering og beregninger (videreført)
- MAT-IN1105 – Programmering, modellering og beregninger
- IN-KJM1900 – Introduksjon i programmering for kjemikere
- BIOS1100 – Innføring i beregningsmodeller for biovitenskap
Overlappende emner
- 10 studiepoeng overlapp med FYS-STK3155 – Anvendt dataanalyse og maskinlæring.
- 3 studiepoeng overlapp med IN3050 – Introduksjon til kunstig intelligens og maskinlæring.
- 3 studiepoeng overlapp med IN4050 – Introduksjon til kunstig intelligens og maskinlæring.
Undervisning
Undervisningen går over et helt semester med følgende tilbud:
- 4 timer forelesninger per uke
- 4 timer datalab for arbeid med numeriske prosjekter per uke i ca 15 uker
- Ukesoppgaver
Eksamen
- Tre obligatoriske prosjektoppgaver som hver teller 1/3 av samlet karakter.
Ved oppgaveskriving må du gjøre deg kjent med reglene for kildebruk og referanser. Ved brudd på reglene kan du bli mistenkt for forsøk på fusk.
Som eksamensforsøk i dette emnet teller også forsøk i følgende tilsvarende emner: FYS-STK3155 – Anvendt dataanalyse og maskinlæring
Eksamensspråk
Dersom emnet undervises på engelsk vil det bare tilbys eksamensoppgavetekst på engelsk. Du kan besvare eksamen på norsk, svensk, dansk eller engelsk.
Karakterskala
Emnet bruker karakterskala fra A til F, der A er beste karakter og F er stryk. Les mer om karakterskalaen
Adgang til ny eller utsatt eksamen
Studenter som dokumenterer gyldig fravær fra ordinær eksamen, kan ta utsatt eksamen i starten av neste semester.
Det tilbys ikke ny eksamen til studenter som har trukket seg under ordinær eksamen, eller som ikke har bestått.