ΕΚΔΗΛΩΣΕΙΣ

ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ ΔΕΣΙΠΡΗ

Friday 15 Οκτωβρίου 2021

Η κυρία Αρετή-Δέσποινα Δεσίπρη, μεταπτυχιακή φοιτήτρια του Π.Μ.Σ. του Τμήματος Μαθηματικών στην Ειδίκευση Στατιστική και Επιχειρησιακή Έρευνα, θα παρουσιάσει τη διπλωματική της εργασία με τίτλο:

«Principles of machine learning -  Random forests and applications»

την Παρασκευή 15 Οκτωβρίου 2021 στις 11.00 διαδικτυακά στον παρακάτω σύνδεσμο:

meet.google.com/vzx-hwkq-xip

Η τριμελής επιτροπή

Μαργαρίτα Καραλιοπούλου
Φώτης Σιάννης
Σάμης Τρέβεζας (επιβλέπων)


PS: Ακολουθεί περίληψη της διπλωματικής εργασίας στα Αγγλικά

This master thesis gives a brief introduction to the machine learning theory (from a statistics perspective), which offers automated procedures
for the prediction of a phenomenon based on past observations. The similarities and the differences between traditional regression methods
and machine learning ones are highlighted and examples are given on simulated and real data sets.
From the machine learning methods, besides regression, this dissertation addresses the tree-based methods and focuses on decision trees and also on ensemble methods. The latter, combine several base models in order to produce one optimal predictive model. From the ensemble methods we focus on random forests dealing with issues such as computational performance and scalability, along with a discussion of their implementation
procedures. Some applications are also given.