Kurssi

Koneoppiminen Data-analytiikassa

Tekoälysovellusten hyödyntäminen on kasvamassa yhä keskeisemmäksi osaksi data-analytiikkaa. Erityisesti kerättävän datan määrän kasvu mahdollistaa yhä parempien mallien kehittämisen. Myös ohjelmistorobotiikka ja koneoppimismenetelmien kehittyminen ovat tuoneet data-analyytikoille uusia työkaluja datan ja dynaamisten järjestelmien mallintamiseen.

Kurssin tavoitteena on antaa yhtenäinen, selkeä ja innostava kuva tekoälyn (AI) mahdollisuuksista data-analytiikan näkökulmasta. Kurssilla opitaan AI-terminologia sekä yleisimpien menetelmien periaatteet. Lisäksi kurssilaiset saavat kokemusta vapaasti saatavilla olevien työkalujen käytöstä.

Kurssin jälkeen osallistujilla on hyvät edellytykset syventää osaamistaan itselleen mielenkiintoisimpien sovellusten suuntaan ja valita siihen sopivimmat työkalut. Kurssilainen osaa myös verrata kriittisesti menetelmien toimivuutta ja tulosten luotettavuutta.

Koneoppiminen data-analytiikassa on tarkoitettu data-analyytikoille, jotka eivät vielä osaa käyttää koneoppimismenetelmiä. Kurssi sopii myös data-analytiikasta tai tekoälystä kiinnostuneille henkilöille.

Esitiedot
Kurssi on luonteeltaan peruskurssi. Osallistujille on hyötyä tilastollisten menetelmien hallinnasta ja Python-osaamisesta, mutta se ei ole välttämätöntä. Kurssi pidetään suomeksi mutta materiaali on englanninkielinen, joten englannin kielen osaaminen on oleellista.

Agenda

Päivä 1

Katsaus tekoälymenetelmiin

  • Koneoppimisen ajurit
  • Tekoälymenetelmien historia
  • Tekoälymenetelmien sovellukset nyt ja tulevaisuudessa
  • Keinotekoisesti älykäs?
Koneoppimisen kolme menetelmää
  • Valvottu oppiminen
  • Valvomaton oppiminen
  • Kannustava oppiminen
  • Regressio
  • Luokittelu
  • Se on vain analytiikkaa!
AI-analyytikon työkalupakki
  • Scikit-learn
  • Azure
  • Hadoop
  • Excel on kuollut?
Tilastollisten menetelmien kertaus
  • Keskihajonta
  • Korrelaatio
  • Tilastollinen riippumattomuus
  • Korreloin, siis riipun?
Tekoälyn itsereflektio
  • Ristikkäisvalidointi
  • Sovituksen virhe
  • Ennusteen virhe
  • Testausvirhe
  • Harjan ja varianssin dilemma
  • #OccaminPartaveits
Päivä 2
Muuttujien vähentäminen
  • Muuttujien valinta
  • Muuttujien uuttaminen
  • Polkuvalintamenetelmät
  • Geneettiset algoritmit
  • Stokastiset menetelmät
  • Dimensioiden kirous!
Datan visualisointi
  • Pääkomponenttianalyysi
  • Itsenäisten komponenttien analyysi
  • Ruusudiagrammi
  • Tähtikoordinaatisto
  • Uskon kun näen!
Luokittelumenetelmät
  • Katsaus luokittelumenetelmiin
  • K-lähinaapurimenetelmä
  • Bayesilainen luokittelu
  • Luokkaretki keinotekoisiin hermoverkkoihin
Keinotekoiset hermoverkot
  • Monitasoiset perceptronit
  • Takaisin propagointialgoritmit
  • Äärimmäiset oppimiskoneet
  • Syväoppivat hermoverkot
  • Konvoluutiohermoverkot
  • AlphaGo
  • Positroniaivojen paluu?
Tekoäly ja ohjelmistorobotiikka
  • Tekoälyn hyödyntäminen ohjelmistorobotiikassa
  • RPA + AI == Skynet
Alkuun