Skip to main content

Clustering and classification (3 cr)

Code: TT00BS12-3003

General information


Enrollment

01.08.2022 - 30.09.2022

Timing

01.08.2022 - 30.10.2022

Number of ECTS credits allocated

3 op

Mode of delivery

Contact teaching

Unit

Teknologia

Teaching languages

  • Finnish

Degree programmes

  • Bachelor’s Degree in Information and Communication Technology

Teachers

  • Jussi Ala-Hiiro

Groups

  • TTV21SAI
    TTV21SAI

Objective

Opintojakson suoritettuaan opiskelija tuntee luokittelu- ja klusterointimenetelmien yleiset ominaisuudet sekä tyypilliset käyttökohteet. Lisäksi opiskelija oppii hyödyntämään luokittelu- ja klusterointimenetelmiä osana datankäsittelyprosessia. Opiskelija osaa myös arvioida eri menetelmien hyvyyttä ja tulosten oikeellisuutta.

Content

Klusterointi- ja luokittelumenetelmiä, esimerkiksi:
-K-means
-SVM
-Bayes-luokittelija
-KNN

Evaluation scale

0 - 5

Assessment criteria, excellent (5)

Opiskelija osaa sujuvasti soveltaa eri luokittelu- ja klusterointimenetelmiä erilaisiin datasetteihin sekä ymmärtää eri menetelmien teoriataustan. Lisäksi opiskelija hallitsee luokitteluun ja klusterointiin liittyvät datankäsittelyprosessit. Opiskelija osoittaa oppimistaan reflektoimalla analyyttisesti ja kattavasti kaikkia palauttamiaan harjoitustehtäviä.

Assessment criteria, good (3)

Opiskelija osaa hyödyntää eri luokittelu- ja klusterointimenetelmiä erilaisiin datasetteihin sekä tietää eri menetelmien teoriataustan. Lisäksi opiskelija hallitsee luokitteluun ja klusterointiin liittyvät datankäsittelyprosessit. Opiskelija osoittaa oppimistaan reflektoimalla analyyttisesti palauttamiaan harjoitustehtäviä.

Assessment criteria, satisfactory (1)

Opiskelija osaa auttavasti hyödyntää luokittelu- ja klusterointimenetelmiä erilaisiin datasetteihin. Lisäksi opiskelija tuntee luokitteluun ja klusterointiin liittyvät datankäsittelyprosessit.

Prerequisites

Python-ohjelmointi