TILM3632 Introduction to Dimension Reduction (5 op)

Verkosto-opintojakso

Verkosto: Matematiikan ja tilastotieteen syventävien kurssien ristiinopiskelu

Tämä opintojakso on tarjolla Matematiikan syventävät opinnot -ristiinopiskeluverkostossa. Verkoston opinnot ovat tarjolla seuraaville opiskelijoille:

  • Matematiikan kandidaattiohjelma
  • Matematiikan maisteriohjelma
  • Matematiikan aineenopettajien kandidaattiohjelma
  • Matematiikan aineenopettajien maisteriohjelma
  • Matematiikan, kemian tai fysiikan aineenopettajan ja luokanopettajan kandidaattiohjelma (matematiikan opintosuunta)
  • Matematiikan, kemian tai fysiikan aineenopettajan ja luokanopettajan maisteriiohjelma (matematiikan opintosuunta)
  • Matematiikan ja tilastotieteen tohtoriohjelma
  • Matemaattisten tieteiden ja luonnontieteiden tohtoriohjelma (matematiikan opintosuunta)

Lisätietoja verkostosta →

Avaa opintojakson esite Sisussa
Arviointiasteikko:
0-5

Kuvaus

Dimension reduction techniques are crucial for analyzing high-dimensional data in statistics and machine learning. These methods reduce data complexity while preserving its essential structure, enabling better visualization, interpretation, and computational efficiency. This course introduces unsupervised and supervised linear dimension reduction techniques and provides a brief overview of nonlinear methods and approaches for complex data structures. Students will explore the mathematical foundations and practical applications of variety of such dimension reduction methods.

Osaamistavoitteet

After the course, the student - understands the role and importance of dimension reduction in high-dimensional data analysis, - explains the mathematical principles of unsupervised dimension reduction techniques such as PCA, - demonstrates a basic understanding of supervised dimension reduction methods, - gains familiarity with nonlinear dimension reduction approaches, - recognizes the challenges of applying dimension reduction to complex data structures, - selects appropriate dimension reduction methods based on the characteristics of a given dataset, - applies the studied dimension reduction methods in practice using R, - is able to interpret and communicate the results of dimension reduction analyses effectively.

Lisätietoja

This course replaces TILM3611 Multivariate Analysis, Advanced Course (TILM3611 Monimuuttujamenetelmien jatkokurssi). The course is organized jointly with the University of Helsinki (Statistics).

Esitietojen kuvaus

TILM3704 Monimuuttujamenetelmät (TILM3704 Multivariate Analysis) and its prerequisites, or equivalent studies, and basic proficiency in R.