Haldusteave
| Ametinimetus | Otsustamispuud |
| Kestus | 2 x 45 minutit |
| Moodul | A |
| Õppetunni liik | Loeng |
| Keskendumine | Praktiline – tehisintellekti modelleerimine |
| Teema | Andmete analüüs |
Võtmesõnad
Andmekogumi illustratsioon ja eeltöötlemine, otsusepuu, mudeli ehitus, otsusepuu paigaldamine ja hindamine, ristlik valideerimine,
Õpieesmärgid
- õppige otsustuspuude põhitõdesid
Eeldatav ettevalmistamine
Õppeüritused, mis tuleb lõpetada enne
Kohustuslik õpilastele
- EI KOHALDATA
Valikuline õpilastele
- EI KOHALDATA
Viited ja taust õpilastele
Soovitatav õpetajatele
- EI KOHALDATA
Õppematerjalid
Juhised õpetajatele
Selle klassi saate aluseks võtta BME märkmikud andmeanalüüsi platvormidel (HU)
Ülevaade/ajakava
| Kestus (min) | Kirjeldus | Mõisted | Tegevus | Materjal |
|---|---|---|---|---|
| 5 | Ülevaade täidetavatest ülesannetest | Loeng | ||
| 10 | Andmekogumi illustratsioon ja eeltöötlemine | Andmete eeltöötlemine | Kodeerimise | Jupyter märkmik |
| 10 | Otsusepuu määratlus | scikit-õppinud: Otsusepuu | Kodeerimise | |
| 20 | Mudelehitis | mudeli keerukus, joonistamine | Dokumentatsioon | |
| 15 | Otsusepuu paigaldamine ja hindamine | Sobivus | Kodeerimise | |
| 10 | Ristvalideerimine | Ristvalideerimine | Dokumentatsioon | |
| 15 | Mudeli hindamine | toimingud numpias, andmete eeltöötlus (skaleerimine), täpsus | Kodeerimise | |
| 5 | Lõppmärkused | Dokumentatsioon |
Tunnustused
Inimkeskse tehisintellekti magistriprogrammi kaasfinantseeris Euroopa Liidu Ühendamise Rahastu toetusega CEF-TC-2020–1 „Digioskused 2020“-EU-IA-0068.