Okruh Strojové učení

Podokruhy:

Strojové učení

Anotace:
Algoritmy strojového učení umožňují počítačům extrahovat neznámou funkci z dat bez nutnosti explicitního programování. Uchazeč se seznámí se základními metodami strojového učení a poté se zaměří na technické partie vybrané ze studijní literatury na základě dohody se zkoušejícím.

Osnova:
Základní metody strojového učení a vztahy mezi nimi. Pokročilé metody hlubokého učení. Neparametrické metody. Generativní modely. Posilované učení. Specializované učící techniky pro zpracování textu, obrazu, časových řad apod.

Základní studijní materiál:
Probabilistic Machine Learning: An Introduction. Kevin P. Murphy. MIT Press, 2022.

Zkoušející: doc. RNDr. Tomáš Brázdil, Ph.D., doc. Mgr. Bc. Vít Nováček, PhD

Další doporučená literatura:
Machine Learning. The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data Peter Flach, Cambridge University Press, 2012.
A First Course in Machine Learning. Simon Rogers and Mark Girolami. Chapman and Hall/CRC, 2016

Dobývání znalostí

Anotace:
Uchazeč se seznámí s procesem dobývání znalostí z dat, metodami předzpracování a dolování z dat (kapitoly 3, 6, 8, 10 z Hanovy monografie, 3. vydání). Poté se soustředí na vybrané partie zpravidla odpovídající zaměření doktorské práce (další tři kapitoly z Hanovy monografie nebo z další studijní literatury na základě dohody se zkoušejícím).

Osnova:
Proces dobývání znalostí. Modely. Metody předzpracování dat včetně textových. Dolování z dat (včetně multirelačních, síťových a grafových a časově prostorových). Učení častých vzorů a asociačních pravidel. Dolování z textu a webu (text a web mining). Metody pro vizuální analýzu dat (visual analytics).

Základní studijní materiál:
Data mining: concepts and techniques / Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei. -- 3rd ed. Morgan Kaufmann 2011.

Zkoušející: doc. Mgr. Bc. Vít Nováček, PhD, doc. RNDr. Lubomír Popelínský, Ph.D.

Další doporučená literatura:
Handbook of data visualization / Chun-houh Chen, Wolfgang Härdle, Antony Unwin, editors.. -- Berlin : Springer, c2008
Web data mining : exploring hyperlinks, contents, and usage data / Bing Liu.. -- Berlin : Springer, c2007
přehledové články z Data Mining and Knowledge Discovery (Springer) a dalších srovnatelných periodik (především ACM, IEEE, Springer)