PV056 Machine Learning and Data Mining

Fakulta informatiky
jaro 2025
Rozsah
2/0/1. 3 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: z.
Vyučováno kontaktně
Vyučující
doc. RNDr. Jan Sedmidubský, Ph.D. (přednášející)
doc. RNDr. Lubomír Popelínský, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Ondřej Sotolář (pomocník)
Garance
doc. RNDr. Lubomír Popelínský, Ph.D.
Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. RNDr. Jan Sedmidubský, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Předpoklady
A student should be familiar with the basics of machine learning (e.g., IB031 Introduction to Machine Learning).
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
By the end of the course, students should know the core principles of popular machine-learning and data-mining methods and should know how such methods are applied in selected application use cases. In addition, the students should gain practical experience by implementing a selected data-mining method.
Výstupy z učení
By the end of the course, students will
- understand principles of advanced data mining and machine learning methods;
- know how to apply specific algorithms to real-life data;
- be able to implement and validate a selected data analysis method.
Osnova
  • Introduction to machine learning and data mining. Project proposals.
  • Metric learning, product quantization, approximate nearest-neighbor search.
  • Advanced clustering methods.
  • Advanced anomaly detection.
  • Bayesian optimization.
  • Automated machine learning.
  • Time-series data mining.
  • Cross-modal learning.
  • Applied deep learning: examples of real-life applications.
Literatura
  • HAN, Jiawei, Pei JIAN a Hanghang TONG. Data mining: concepts and techniques. 4th Edition. 2022. ISBN 978-0-12-811760-6. info
Výukové metody
Lectures + project.
Metody hodnocení
Written exam + defense of a project.
Vyučovací jazyk
Angličtina
Další komentáře
Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
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 2013, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2018, jaro 2019, jaro 2020, jaro 2021, jaro 2022, jaro 2023, jaro 2024.
  • Statistika zápisu (nejnovější)
  • Permalink: https://is.muni.cz/predmet/fi/jaro2025/PV056