Arvestuse saamiseks tarvilik kursusel Üldotstarbelised arendusplatvormid kevadsemestril 2019 * Objekte ja objektidevahelisi seoseid kasutav reaalelulist olukorda jäljendav mudel 01.03 * Illustreeritud andmeennustus AzureML keskkonnas 02.04 * ASP.NET veebilehestiku loomine 18.04 * Unity lahendus 25.04 * Exceli makrod 30.04 * Kontrolltöö 07.05 * Seminar 16.05 Selgitusi * Objekte ja objektidevahelisi seoseid kasutav reaalelulist olukorda jäljendav mudel Näiteid: lapid ja lapitekk, auto ja kummide iga, erisuguste oskustega õpilaste kogum. Käsklused andmete lisamiseks, tulemuste arvutamiseks, olemasolevate väärtuste muutmiseks * Illustreeritud andmeennustus AzureML keskkonnas Otsige andmestik. Nt kaggle.com, www.tlu.ee/~jaagup/andmed, statistikaamet Arvutage parameetreid (min, max, keskmine, mediaan), võimalusel rühmade kaupa, võimalusel sagedustabel Illustreerige andmeid joonisel (histogramm, XY diagramm, karpdiagramm) Koostage kaks erisugust masinõppe ennustust valikust: * arvulise väärtuse ennustamine (Regression) * rühma kuuluvuse ennustamine (Classification) * rühmadeks määramine (Clustering) * anomaaliate leidmine (Anomaly detection) Ühe neist võib asendada Azure ML keskkonnas tehtava pildi- või tekstianalüüsiga Illustreerige tulemusi arvuliselt ja joonisega, võimalusel lisage veebiteenus * ASP.NET veebilehestiku loomine Omal valikul kas Web Formsi või ASP.NET MVC abil. Sobib ka tunnis koostatud lahendus. * Unity lahendus Unity abil tööle pandud rakendus - näiteks mõne lauamängu 3D mudel. Võib olla tunnis koostatud. * Exceli makrod Funktsioonide loomine, andmete paigutamine töölehtede ja -raamatute vahel. * Kontrolltöö Õppejõu koostatud ülesannete lahendamine klassis * Seminar Vestlus kursusel läbitud teemadel