Strojové učení

Strojové učení
460-4139/01
čeština Strojové učení
460-4139/02
angličtina

Anotace

V předmětu se studenti obeznámí s vlastnostmi dat, jejich uložením a zpracováním. Dále se seznámí s metodami analýzy dat, strojového učení, umělé inteligence, interpretaci výsledků a jejich vizualizací. Přednášky se budou věnovat základním metodám analýzy a dat a extrakce zjištění dolovanými z dat. Studenti budou schopni sami rozhodnout, kdy je která metoda vhodná, jaké má předpoklady, jaký je její princip a jaké výstupy s ní lze získat. Cvičení pak poslouží pro praktické experimenty nad vhodnými datovými sadami, experimentování s nástroji pro analýzu dat a zhodnocení výsledků.

Povinná literatura

- Prezentace k přednáškám.
[1] AGGARWAL, Charu C. Data mining: the textbook. New York, NY: Springer Science+Business Media, 2015. .
[2] BRAMER, M. A. Principles of data mining. London: Springer, 2007. .

Doporučená literatura

[1] LESKOVEC, Jure, Anand RAJARAMAN a Jeffrey D. ULLMAN. Mining of massive datasets, Standford University. Second edition. Cambridge: Cambridge University Press, 2014. ISBN 9781107077232.
[2] WITTEN, Ian H., Eibe FRANK, Mark A. HALL a Christopher J. PAL. Data mining: Practical machine learning tools and techniques. Fourth Edition. Amsterdam: Elsevier, [2017]. ISBN 978-0-12-804291-5.
[3] ZAKI, Mohammed J. a Wagner MEIRA JR. Data Mining and Analysis: Fundamental Concepts and Algorithms. 2nd edition. Cambridge, GB: Cambridge University Press, 2020. ISBN 978-0521766333.

zpět na vyhledávání

Jazyk výuky	čeština, angličtina
Kód	460-4139
Zkratka	SU
Název předmětu česky	Strojové učení
Název předmětu anglicky	Machine Learning
Garantující katedra	Katedra informatiky
Garant předmětu	prof. Ing. Jan Platoš, Ph.D.