Skip to content

Latest commit

 

History

History
35 lines (27 loc) · 1.51 KB

README.md

File metadata and controls

35 lines (27 loc) · 1.51 KB

Základné informácie

O predmete

Typ štúdia: bakalárske
Počet kreditov: 6
Semester: zimný

Čas a miestnosť prednášky: štvrtok, 11:00-12:40, Aula Minor (-1.65)

Prednášajúci:

  • Ing. Róbert Móro, PhD.
  • Ing. Jakub Ševcech, PhD.

Cvičiaci:

  • Ing. Jakub Ševcech, PhD. (utorok, 9:00-10:40 a 11:00-12:40, -2.01a)
  • Ing. Martin Mocko (štvrtok, 16:00-17:40 a 18:00-19:40, 1.30a)
  • Ing. Ondrej Kaššák, PhD. (piatok, 8:00-9:40 a 10:00-11:40, 1.30a)

Študenti si na predmete osvoja základné koncepty a techniky analýzy dát, pochopia, ako fungujú a získajú intuíciu pre ich vhodnú aplikáciu za účelom objavovania znalostí v dátach. Taktiež získajú predstavu, aké otázky vieme pomocou analýzy dát zodpovedať a budú schopní aplikovať a vyhodnotiť základné prístupy strojového učenia. Dôraz je kladený na analýzu a predspracovanie dát; látka je doplnená o základné metódy strojového učenia, spôsoby ich vyhodnotenia a porovnania.

Stručná osnova predmetu

  1. Úvod do inteligentnej analýzy údajov
  2. Úvod do spracovania údajov v jazyku Python
  3. Prieskumná analýza a vizualizácia údajov
  4. Získavanie a prepájanie údajov
  5. Prieskumná analýza s využitím štatistickej analýzy
  6. Čistenie a predspracovanie údajov
  7. Predspracovanie textových dát
  8. Vyhodnocovanie a výber modelov
  9. Lineárna a logistická regresia
  10. Rozhodovacie stromy
  11. Numerická optimalizácia a simulácie
  12. Pokročilé témy analýzy údajov