TEK5020 – Mønstergjenkjenning

Kort om emnet

Emnet gir en grunnleggende innføring i mønstergjenkjenning, med vekt på klassifiseringsteori og maskinlæring.

Temaer som gjennomgås er Bayesisk beslutningsteori, klassifikatorer og klassifiseringssystemer, ledet læring, parametriske og ikke-parametriske metoder, lineære og generaliserte diskriminantfunksjoner, egenskapsutvelging og feilrateestimering, dimensjonalitetsproblemer, ikke-ledet læring og klyngeanalyse.

Mønstergjenkjenning brukes ofte i sammenheng med bilde- og signalanalyse, og vil derfor være nyttig for mange studenter innenfor disse fagene.

Hva lærer du?

Etter fullført emne vil du

• ha oppnådd god kjennskap til teorien for klassifisering og mønstergjenkjenning
• kunne velge egnet metodikk for å konstruere en klassifikator for en gitt problemstilling
• kjenne prinsippene for konstruksjon og utvelging av egnede egenskaper for problemstillingen
• kunne evaluere en ferdig trent klassifikator
• ha grunnleggende kjennskap til ikke-ledet læring og klyngeanalyse  

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

Emnet bygger på kunnskaper tilsvarende de gitt av MAT1120 – Lineær algebra, MAT1110 – Kalkulus og lineær algebra og STK1000 – Innføring i anvendt statistikk.

Overlappende emner

• 10 studiepoeng overlapp med TEK9020 – Mønstergjenkjenning.
• 10 studiepoeng overlapp med UNIK4590 – Mønstergjenkjenning (videreført).
• 10 studiepoeng overlapp med UNIK9590 – Mønstergjenkjenning (videreført).
• 8 studiepoeng overlapp med UNIKI385.
• 5 studiepoeng overlapp med STK4030 – Statistisk læring: Videregående regresjon og klassifikasjon (nedlagt).

Undervisning

Emnet har 3 timer forelesning og øving per uke gjennom hele semesteret.

Det er 2 obligatoriske prosjektoppgaver som må godkjennes for å kunne ta avsluttende eksamen.

Eksamen

Det holdes en avsluttende muntlig eksamen i slutten av semesteret, som teller 100% ved sensurering. Ved stort antall kandidater kan det bli holdt skriftlig eksamen.

Obligatoriske oppgaver må være godkjent for å kunne ta avsluttende eksamen.

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:

• TEK9020 – Mønstergjenkjenning
• UNIK4590 – Mønstergjenkjenning (videreført)
• UNIK9590 – Mønstergjenkjenning (videreført)

Hjelpemidler til eksamen

Godkjent kalkulator

Eksamensspråk

Eksamensoppgaven gis på norsk. Du kan besvare eksamenen 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.

Mer om eksamen ved UiO

• Kildebruk og referanser
• Tilrettelegging på eksamen
• Trekk fra eksamen
• Syk på eksamen / utsatt eksamen
• Begrunnelse og klage
• Ta eksamen på nytt
• Fusk/forsøk på fusk

Andre veiledninger og ressurser finner du på fellessiden om eksamen ved UiO.