OPF:INMNKDOD Dolování dat - Informace o předmětu
INMNKDOD Dolování dat
Obchodně podnikatelská fakulta v Karvinézima 2022
- Rozsah
- 16/0/0. Přednáška 16 HOD/SEM. 5 kr. Ukončení: zk.
- Vyučující
- Ing. Jan Górecki, Ph.D. (přednášející)
- Garance
- Ing. Jan Górecki, Ph.D.
Katedra informatiky a matematiky – Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné
Kontaktní osoba: Ing. Jan Górecki, Ph.D. - Rozvrh
- Pá 30. 9. 8:05–9:40 B101, Pá 4. 11. 8:05–9:40 B101, Pá 2. 12. 8:05–9:40 B101
- Předpoklady
- FAKULTA(OPF) && TYP_STUDIA(N) && FORMA(K)
- Omezení zápisu do předmětu
- Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.
Předmět si smí zapsat nejvýše 15 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/15, pouze zareg.: 0/15 - Mateřské obory/plány
- Manažerská informatika (program OPF, N_MI)
- Osnova
- 1. Proces dolování dat
Dolování dat, úlohy dolování dat, metodiky pro dolování dat.
2. Statistika v kontextu dolování dat
Kontingenční tabulky, regresní analýza, diskriminační analýza, shluková analýza.
3. Strojové učení
Základní pojmy, principy strojového učení, typy strojového učení, formy strojového učení, trénovací data, atributy, chybová funkce.
4. Metody dolování dat
Rozhodovací stromy, Rozhodovací pravidla, Neuronové sítě, Genetické algoritmy, bayesovské metody, metody založené na analogii.
5. Evaluace modelů
Kritéria, deskriptivní úlohy, klasifikační úlohy, vizualizace modelů, vizualizace klasifikací, porovnávání modelů, volba nejvhodnějšího algoritmu, kombinování modelů.
6. Předzpracování dat
Příprava dat, strukturovaná data, více vzájemně propojených tabulek, odvozené atributy, příliš mnoho objektů, příliš mnoho atributů, numerické atributy, kategoriální atributy, chybějící hodnoty.
- 1. Proces dolování dat
- Literatura
- povinná literatura
- BERKA, P. a J. GÓRECKI. Dolování dat. Skripta SU OPF, Karviná, 2017. info
- BERKA, P. Dobývání znalostí z databází. Academia, Praha, 2003. ISBN 80-200-1062-9. info
- doporučená literatura
- MURPHY, K. P. Machine learning: A probabilistic perspective. London, England: The MIT Press, 2012. ISBN 978-0-262-01802-9. info
- neurčeno
- FRIEDMAN, J., T. HASTIE a R. TIBSHIRANI., 2013. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. 2nd Edition. Springer. ISBN 978-0387848570.
- Informace učitele
- Požadavky na studenta: docházka na semináře, seminární práce.
Hodnotící metody: docházka na semináře min. 60 % (10 % hodnocení), zpracování seminární práce (30 % hodnocení), zkouška (60 % hodnocení). - Další komentáře
- Studijní materiály
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
- Statistika zápisu (zima 2022, nejnovější)
- Permalink: https://is.slu.cz/predmet/opf/zima2022/INMNKDOD