Vak: Machine Learning met Klasse(n) credits: 5
- Vakcode
- BFVH23MACHINE
- Naam
- Machine Learning met Klasse(n)
- Studiejaar
- 2023-2024
- ECTS credits
- 5
- Taal
- Nederlands
- Coördinator
- D.R.M. Langers
- Werkvormen
-
- Opdracht
- Werkcollege
- Toetsen
-
- Machine Learning with Class(es) - Overige toetsing
Leeruitkomsten
Deze module kent de volgende leeruitkomsten
Je onderscheidt verschillende typen Machine Learning en selecteert op basis hiervan geschikte kandidaat-algoritmen gegeven een concrete dataset en onderzoeksvraag
Je onderzoekt aan de hand van bronnen de werking van een Machine Learning algoritme opdat je de betekenis van relevante hyperparameters kan verwoorden
Je prepareert en exploreert een bestaande dataset uit de levenswetenschappen ten behoeve van Machine Learning
Je implementeert en optimaliseert uiteenlopende classificatie-algoritmen in Python en je evalueert en vergelijkt op betrouwbare wijze hun prestaties aan de hand van toepasselijke uitkomstmaten
Je documenteert achtereenvolgende stappen in het kader van dataverwerking en modelontwikkeling en visualiseert bijbehorende uitkomsten op reproduceerbare wijze in een notebook
Je ontwikkelt een eenvoudige applicatie die een ontwikkeld Machine Learning model toepast om voorspellingen toe te kennen aan nieuwe data
Je bediscussieert op kritische wijze zowel mondeling als schriftelijk methoden en resultaten met inachtneming van hun biologische context
DAS competenties
Competentie
Niveau (I-IV)
Onderzoeken
II
Experimenteren
II
Ontwikkelen
Beheren
Adviseren
Instrueren | Begeleiden | Doceren | Coachen
I
Leidinggeven | Managen
Zelfsturing
DAS competenties
Competentie
Niveau (I-IV)
Onderzoeken
II
Experimenteren
II
Ontwikkelen
Beheren
Adviseren
Instrueren | Begeleiden | Doceren | Coachen
I
Leidinggeven | Managen
Zelfsturing
Inhoud
Opgenomen in opleiding(en)
School(s)
- Instituut voor Life Science & Technology