EITDAMK 01TD56E Datainnsamling og prosessering
EITDAMK 01TD56E Datainnsamling og prosessering
- Emnebeskrivelse
- EmnekodeEITDAMK 01TD56E
- StudieprogramAnvendt maskinlæring
- Studiepoeng10
- StudiestedKongsberg
- StudienivåFagskole nivå 5.2
- EmneansvarligGry Brubakk Fossan
Temaer
Datainnsamling
- Teknikker for datainnsamling
Datarensing og forbehandling
Lab
- Praktiske oppgaver
Studenten:
- Har kunnskap om behovet for data i maskinlæringsprosjekter
- Kjenner til ulike typer data og deres betydning i maskinlæring
- Har innsikt i metoder og kilder for innsamling av relevant data
- Har innsikt i teknikker for datarensing og forbehandling for maskinlæring
- Har kunnskap om etiske og juridiske aspekter ved datainnsamling og prosessering
Studenten
- Kan identifisere hvilket data som trengs for spesifikke maskinlæringsprosjekter
- Kan gjøre rede for sine faglige valg for å samle inn relevant data fra ulike kilder til bruk i maskinlæring.
- Kan gjøre rede for sine faglige valg for å rense, forbehandle og klargjøre data for maskinlæringsmodeller.
- Kan reflektere over kvaliteten og relevansen av innsamlet data.
- Kan anvende verktøy for datavisualisering for å presentere og tolke data.
Studenten
- Har forståelse for viktigheten av korrekt data i maskinlæring og kan planlegge datainnsamling deretter.
- Kan vurdere etiske og juridiske hensyn ved håndtering av data i maskinlæringsprosjekter.
- Kan samarbeide med andre for å sikre at data oppfyller kravene til maskinlæringsmodeller.
Arbeidskrav
- Gjennomføre obligatoriske innleveringsoppgaver
- Studentene får grundig tilbakemelding på arbeidskrav og vurderes bestått/ikke bestått
- Arbeidskravene må være bestått for å gjennomføre kurset/få avsluttende vurdering
Det gjennomføres obligatoriske arbeidskrav i emnet. Disse vurderes til godkjent/ikke godkjent. Antall arbeidskrav fremkommer i emnets fremdriftsplan.
Det foretas en helhetlig vurdering i emnet. Emnekarakter fastsettes basert på ett eller flere vurderingstellende elementer. Det fremkommer i emnets fremdriftsplan hva som er vurderingstellende arbeid.
Nettbaserte forelesninger, individuelle oppgaver, gruppearbeid, presentasjoner, refleksjoner og diskusjoner