PV056 Strojové učení a dobývání znalostí

Fakulta informatiky
jaro 2013
Rozsah
2/1. 3 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: z.
Vyučující
doc. RNDr. Lubomír Popelínský, Ph.D. (přednášející)
Mgr. Juraj Jurčo (pomocník)
RNDr. Mgr. Jaroslav Bayer (pomocník)
RNDr. Hana Bydžovská, Ph.D. (pomocník)
RNDr. Jan Géryk, Ph.D. (pomocník)
Garance
prof. RNDr. Mojmír Křetínský, CSc.
Katedra teorie programování – Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. RNDr. Lubomír Popelínský, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Katedra teorie programování – Fakulta informatiky
Rozvrh
St 12:00–13:50 B410
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 39 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
Na konci tohoto kurzu bude student schopen pracovat s metodami strojového učení a dobývání znalostí z dat. Bude schopen vytvářet nástroje pro analýzu dat, které těchto metod využívají.
Osnova
  • Úvod do teorie a přehled základních metod, algoritmů a systémů pro strojové učení a dobývání znalostí z dat. Součástí předmětu je projekt.
  • Proces získávání znalostí z dat, typické úlohy při dobývání znalostí.
  • Metody strojového učení: učení s učitelem; učení bez učitele; učení v multirelačních datech; kombinace učících algoritmů.
  • Předzpracování dat: výběr atributů; konstrukce nových atributů; metody vzorkování; aktivní učení.
  • Hledání častých vzorů a asociačních pravidel: algoritmus Apriori; alternativy; časté vzory v predikátové logice.
  • Induktivní dotazovací jazyky
  • Jazyk PMML.
  • Vizualizace dat, visual analytics
  • Dobývání znalostí z vybraných typů dat: dolování v textu (klasifikace dokumentů, extrakce informace), dolování v temporálních a časově prostorových datech, dobývání znalostí z webu.
  • Dobývání znalostí, biologické vědy a bioinformatika
Literatura
  • BERKA, Petr. Dobývání znalostí z databází. Vyd. 1. Praha: Academia, 2003, 366 s. ISBN 8020010629. info
  • Relational data mining. Edited by Sašo Džeroski - Nada Lavrač. Berlin: Springer, 2001, xix, 398. ISBN 3540422897. info
  • HAN, Jiawei a Micheline KAMBER. Data mining : concepts and techniques. 2nd ed. San Francisco, CA: Morgan Kaufmann, 2006, xxviii, 77. ISBN 1558609016. URL info
Výukové metody
Přednáška, cvičení, projekt.
Metody hodnocení
Písemná a ústní zkouška. Nutnou podmínkou absolvování je obhajoba projektu.
Informace učitele
http://www.fi.muni.cz/usr/popelinsky/lectures/kdd/
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2003, jaro 2004, jaro 2005, jaro 2006, jaro 2007, jaro 2008, jaro 2009, jaro 2010, jaro 2011, jaro 2012, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2018, jaro 2019, jaro 2020, jaro 2021, jaro 2022, jaro 2023, jaro 2024, jaro 2025.