Stockholms universitet logo, länk till startsida
Go to this page on our english site

Maskininlärning

  • 7,5 hp

I denna kurs lär du dig att formulera och strukturera lösningar på praktiska maskininlärningsproblem, identifiera och estimera lämpliga maskininlärningsmodeller för prediktion och klustring, utvärdera och välja bland olika maskininlärningsmodeller och algoritmer och att implementera maskininlärningsmodeller och algoritmer i ett programmeringsspråk.

Kursen ger dig kunskap inom maskininlärning som används inom marknadsföring, finans, nationalekonomi, textanalys inom digital humaniora och samhällsvetenskap.

Du får även lära dig övervakad och oövervakad maskininlärning samt semiövervakad och aktiv inlärning. Kursen tar upp flexibel regression och klassificering, regularisering, metoder för prediktiv modellutvärdering, Gaussiska processer, klustringsalgoritmer och mixture models.

  • Kursupplägg

    Kursen läses på heltid, dagtid.

    Kursen ingår i Masterprogrammet i statistik men kan även läsas som en fristående kurs.

    Undervisning

    Undervisningen består av föreläsningar och datorlaborationer.

    Undervisningsspråk: Engelska.

    Kursinformation

    • Schema höstterminen 2020
    • Kursbeskrivning, vt 2021
    • Litteraturlista

    Övrig information för registrerade studenter finns på Athena.

    Examination

    Kunskapskontrollen sker genom skriftliga prov, individuellt och i grupp.

    Examinator

    Lärare vårerminen 2021

    Kursansvarig

  • Kontakt

    Om du har frågor kring att studera vid Statistiska institutionen, Stockholms universitet, kontakta vår studie- och karriärvägledare: Jenny Rosen.