FI:PV056 ML and Data Mining - Informace o předmětu

PV056 Machine Learning and Data Mining

Rozsah

2/0/1. 3 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: z.

Vyučující

doc. RNDr. Lubomír Popelínský, Ph.D. (přednášející)
Bc. Terézia Fialová (pomocník)
doc. RNDr. Jan Sedmidubský, Ph.D. (pomocník)
RNDr. Ondřej Sotolář (pomocník)
Bc. Jonáš Tichý (pomocník)

Garance

doc. RNDr. Lubomír Popelínský, Ph.D.
Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. RNDr. Lubomír Popelínský, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky

Rozvrh

Út 16:00–17:50 B204

Předpoklady

Předpokládá se znalost základů strojového učení v rozsahu předmětu IB031 Úvod do strojového učení.

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Analýza a zpracování obrazu (program FI, N-VIZ)
• Aplikovaná informatika (program FI, B-AP)
• Aplikovaná informatika (program FI, N-AP)
• Bezpečnost informačních technologií (angl.) (program FI, N-IN)
• Bezpečnost informačních technologií (program FI, N-IN)
• Bioinformatika a systémová biologie (program FI, N-UIZD)
• Bioinformatika (program FI, B-AP)
• Bioinformatika (program FI, N-AP)
• Computer Games Development (program FI, N-VIZ_A)
• Computer Graphics and Visualisation (program FI, N-VIZ_A)
• Computer Networks and Communications (program FI, N-PSKB_A)
• Cybersecurity Management (program FI, N-RSSS_A)
• Formální analýza počítačových systémů (program FI, N-TEI)
• Grafický design (program FI, N-VIZ)
• Graphic Design (program FI, N-VIZ_A)
• Hardware Systems (program FI, N-PSKB_A)
• Hardwarové systémy (program FI, N-PSKB)
• Image Processing and Analysis (program FI, N-VIZ_A)
• Informační bezpečnost (program FI, N-PSKB)
• Informační systémy (program FI, N-IN)
• Informatika a druhý obor (program FI, B-EB)
• Informatika a druhý obor (program FI, B-FY)
• Informatika a druhý obor (program FI, B-GE)
• Informatika a druhý obor (program FI, B-GK)
• Informatika a druhý obor (program FI, B-CH)
• Informatika a druhý obor (program FI, B-IO)
• Informatika a druhý obor (program FI, B-MA)
• Informatika a druhý obor (program FI, B-TV)
• Informatika (program FI, B-INF) (2)
• Informatika ve veřejné správě (program FI, B-AP)
• Informatika ve vzdělávání (program FI, B-IVV) (2)
• Information Security (program FI, N-PSKB_A)
• Kvantové a jiné neklasické výpočetní modely (program FI, N-TEI)
• Matematická informatika (program FI, B-IN)
• Paralelní a distribuované systémy (program FI, B-IN)
• Paralelní a distribuované systémy (program FI, N-IN)
• Počítačová grafika a vizualizace (program FI, N-VIZ)
• Počítačová grafika a zpracování obrazu (program FI, B-IN)
• Počítačová grafika (program FI, N-IN)
• Počítačové sítě a komunikace (program FI, B-IN)
• Počítačové sítě a komunikace (program FI, N-IN)
• Počítačové sítě a komunikace (program FI, N-PSKB)
• Počítačové systémy a zpracování dat (program FI, B-IN)
• Počítačové systémy (program FI, N-IN)
• Principy programovacích jazyků (program FI, N-TEI)
• Programování a vývoj aplikací (program FI, B-PVA)
• Programovatelné technické struktury (angl.) (program FI, N-IN)
• Programovatelné technické struktury (program FI, B-IN)
• Programovatelné technické struktury (program FI, N-IN)
• Řízení kyberbezpečnosti (program FI, N-RSSS)
• Řízení vývoje služeb (program FI, N-RSSS)
• Řízení vývoje softwarových systémů (program FI, N-RSSS)
• Services Development Management (program FI, N-RSSS_A)
• Služby - výzkum, řízení a inovace (angl.) (program FI, N-AP)
• Služby - výzkum, řízení a inovace (program FI, N-AP)
• Sociální informatika (program FI, B-AP)
• Software Systems Development Management (program FI, N-RSSS_A)
• Software Systems (program FI, N-PSKB_A)
• Softwarové systémy (program FI, N-PSKB)
• Strojové učení a umělá inteligence (program FI, N-UIZD)
• Teoretická informatika (program FI, N-IN)
• Učitel informatiky a správce sítě (program FI, N-UCI)
• Učitelství informatiky pro střední školy (program FI, N-UCI) (2)
• Učitelství výpočetní techniky pro střední školy (program FI, N-SS) (2)
• Umělá inteligence a zpracování přirozeného jazyka (program FI, B-IN)
• Umělá inteligence a zpracování přirozeného jazyka (program FI, N-IN)
• Vývoj počítačových her (program FI, N-VIZ)
• Zpracování a analýza rozsáhlých dat (program FI, N-UIZD)
• Zpracování obrazu (program FI, N-AP)
• Zpracování přirozeného jazyka (program FI, N-UIZD)

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.

Výstupy z učení

Student bude schopen
- předzpracovat data pro data mining;
- znát pokročilé metody strojového učení a data mining a umět je používat;
- navrhnout, implementovat a ověřit metodu strojového učení a data mining;
- napsat technickou zprávu z této oblasti.

Osnova

• Přehled základních metod strojového učení
• Pokročilé metody strojového učení. Kombinace učících algoritmů. metalearning, preference learning. Učení v multirelačních datech. Dolování v grafech a sekvencích.
• Teorie strojového učení Bias-varinace tradeoff. Modely učení
• Big data analytics
• Hledání častých vzorů a asociačních pravidel: algoritmus Apriori; alternativy; časté vzory v multirelačních datech.
• Detekce odlehlých bodů
• Předzpracování dat: výběr atributů; konstrukce nových atributů; metody vzorkování; aktivní učení.
• Vizualizace dat, visual analytics
• Dobývání znalostí z vybraných typů dat: dolování v textu, dolování v temporálních a časově prostorových datech, dobývání znalostí z webu. Dolování ve výukových datech. Dobývání znalostí, biologické vědy a bioinformatika

Literatura

doporučená literatura
• HAN, Jiawei a Micheline KAMBER. Data mining : concepts and techniques. 2nd ed. San Francisco, CA: Morgan Kaufmann, 2006, xxviii, 77. ISBN 1558609016. URL info

neurčeno
• FLACH, Peter A. Machine learning : the art and science of algorithms that make sense of data. New York: Cambridge University Press, 2012, xvii, 396. ISBN 1107422221. info
• 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

Výukové metody

Přednáška, projekt.

Metody hodnocení

Písemná a ústní zkouška. Nutnou podmínkou absolvování je obhajoba projektu.

Vyučovací jazyk

Angličtina

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

• PA026 Artificial Intelligence Project
  PB016 || IV126 || PV021 || PV056  

• Statistika zápisu (jaro 2024, nejnovější)
  
• Permalink: https://is.muni.cz/predmet/fi/jaro2024/PV056