Dette kurset gir en innføring i statistisk modellering og maskinlæring. Målsetningen er å gi deg basiskunnskaper som vil gjøre deg i stand til å forstå analyser utført av andre og et grunnlag for å utføre analyser selv. Kurset er ikke teknisk og krever ingen forkunnskaper, og det egner seg godt som et oppfrisknings- og fornyingskurs for deg som har hatt statistikkurs tidligere, for eksempel som en del av økonom- eller ingeniørutdannelsen.

Kurset tar for seg disse temaene:

  • INNLEDNING:Hva er statistisk modellering og maskinlæring? Vil du spå eller forstå? Innsamling av data, mål for senter, spredning, prosentiler og ekstremverdier.
  • USIKKERHET: Litt om sannsynlighetsfordelinger, men aller mest om tallfesting av usikkerhet ved hjelp konfidensintervall, hypotesetesting og p-verdier.
  • SAMMENHENGER: Korrelasjon og kausalitet.
  • REGRESJONSTEKNIKKER: Lineær regresjon og logistisk regresjon. Hvordan velge riktig modell og unngå overtilpasning?
  • BESLUTNINGSTRÆR: Beslutningstrær og random forest-metoden.
  • NEVRALE NETT: Nevrale nett og hovedprinsippene i dyp læring.
  • STOKASTING SIMULERING: Vi gir en kort innføring i Monte Carlo-simulering. 

Program

09.00

Innledning
Usikkerhet
Sammenhenger
Regresjonsteknikker

Kaffepause cirka 10.30

09.00
11.45 – 12.30

Lunsj

Inkludert i prisen.

11.45 – 12.30
12.30 -15.00

Regresjonsteknikker, fortsettelse
Beslutningstrær
Nevrale nett
Stokastisk simulering

Kaffepause cirka 13:30

12.30 -15.00

Påmelding

Pris (inkl. lunsj): kr 6 000 per person. Prisen er kr 4 750 per person fra og med andre deltager hvis det er flere deltagere fra samme bedrift. Prisen er kr 4 750 per person for studenter/vitenskapelig ansatte og partnere i Big Insight.
Deltageravgiften faktureres etter at påmeldingsfristen har utløpt. Full deltageravgift påløper ved avmelding etter påmeldingsfristen. Det er maksimalt 20 plasser på dette kurset. Vi forbeholder oss retten til å avlyse hvis vi får færre enn ti påmeldinger.

Frist for påmelding: 11. januar

Spørsmål?

Ta kontakt med kursholder seniorforsker Kristoffer Herland Hellton

Påmelding

Navn(Påkrevd)