- Kodi
- CMP 501
- Emri
- Machine Learning
- Semestri
- 3
- Leksione
- 3.00
- Seminare
- 1.00
- Laboratore
- 0.00
- Kredite
- 3.50
- ECTS
- 6.00
- Përshkrimi
-
Lënda "Machine Learning" paraqet parimet themelore dhe metodat kryesore të të nxënit nga të dhënat. Ajo përfshin algoritme mbikëqyrës dhe të pambikëqyrur, si dhe aplikime praktike në fusha si klasifikimi, regresioni, grupimi dhe reduktimi i dimensioneve.
- Objektivat
-
Të kuptohen bazat matematikore dhe statistikore të Machine Learning. Të aplikohen algoritme të mbikëqyrur dhe të pambikëqyrur në probleme reale. Të vlerësohet performanca e modeleve dhe të kuptohet overfitting/underfitting. Të përdoren mjete dhe biblioteka moderne si Scikit-learn, TensorFlow, Keras.
- Java
- Tema
- 1
- Hyrje në Machine Learning dhe aplikimet
- 2
- Bazat statistikore dhe probabilistike
- 3
- Regresioni linear dhe logjistik
- 4
- Klasifikimi me KNN dhe Naive Bayes
- 5
- Algoritmi SVM dhe hiperplanet ndarës
- 6
- Klasifikimi me pemë vendimesh dhe Random Forest
- 7
- Vlerësimi i performancës së modelit
- 8
- Provimi Gjysëmfinal
- 9
- Algoritmet e grupimit: K-Means, DBSCAN
- 10
- Reduktimi i dimensioneve: PCA dhe t-SNE
- 11
- Rrjetet neurale dhe backpropagation
- 12
- Overfitting, underfitting dhe regularizimi
- 13
- Machine Learning me Scikit-learn dhe Keras
- 14
- Aplikime praktike dhe analiza të rasteve
- 15
- Prezantime të projekteve
- 16
- Provim Final
- 1
- Studentët do të kuptojnë dhe aplikojnë algoritmet më të përdorura në Machine Learning.
- 2
- Do të jenë në gjendje të analizojnë të dhënat dhe të zhvillojnë modele predictive.
- 3
- Do të vlerësojnë dhe përmirësojnë performancën e modeleve përmes teknikave të avancuara.
- 4
- Do të përdorin biblioteka të fuqishme për të zbatuar zgjidhje praktike në Python.
- Sasia Përqindja Përqindja totale
- Gjysmë finale
- 0 0% 0%
- Kuize
- 0 0% 0%
- Projekte
- 1 25% 25%
- Detyra
- 0 0% 0%
- Laboratorët
- 0 0% 0%
- Pjesëmarrja në mësim
- 1 10% 10%
- Përqindja totale e vlerësimit
- 35%
- Përqindja e provimit përfundimtar
- 65%
- Përqindja totale
- 100%
- Sasia Kohëzgjatja (orë) Gjithsej (orë)
- Kohëzgjatja e kursit (përfshirë javët e provimit)
- 16 4 64
- Orë studimi jashtë klasës
- 14 5 70
- Detyrat
- 1 10 10
- Gjysmë finale
- 0 0 0
- Provimi përfundimtar
- 1 6 6
- Të tjera
- 0 0 0
- Ngarkesa totale e punës
- 150
- Ngarkesa totale e punës / 25 (orë)
- 6.00
- ECTS
- 6.00