Získavanie znalosti výpočtovou inteligenciou

Stručná osnova predmetu

1. Úvod do data mining (princípy, vysvetlenie základných pojmov a význam data minigu v získavaní vedomosti z dát).
2. Úvod do výpočtovej inteligencie a strojového učenia pre potreby získavania a interpretovania vedomosti z dát.
3. Dátové typy, vlastnosti a konverzia.
4. Mierky vzdialenosti a podobnosti, význam a metódy normalizácie v príprave dát pre úlohy získavania vedomosti z dát.
5. Kľúčové oblasti data miningu: Zhlukovanie, asociačné pravidlá, klasifikácia, detekcia extrémnych a izolovaných hodnôt.
6. Skúmanie softvérových prostredí MATLAB a WEKA a riešenia úloh v týchto softvéroch.
7. Práca s jazykom Python od prípravy dát po hodnotenie výsledku dáta miningu.
8. Typy neurónových sietí a klasifikácia neurónovými sieťami.
9. Modelovanie pravidlových systémov, odvodzovanie plavidlovými systémami a ich význam v získavaní poznatkov z dát.
10. Evolučné algoritmy a ich využitie v strojovom učení.
11. Modelovanie odporúčacích systémov na základe požiadaviek zákazníkov, podobnosti výrobkov (alebo služieb) a historických dát.
12. Automatické získavanie vedomostí z dát (vytvoriť prostredie pre dolovanie v dátach bez zásahu používateľa).
13. Interaktívne získavanie vedomostí z dát (vytvoriť prostredie, v ktorom používateľ zasahuje do procesu dolovania).