Předmět Fuzzy model. a aplikace 2:moderní metody (KMA / FUMO2)
Na serveru studentino.cz naleznete nejrůznější studijní materiály: zápisky z přednášek nebo cvičení, vzorové testy, seminární práce, domácí úkoly a další z předmětu KMA / FUMO2 - Fuzzy model. a aplikace 2:moderní metody, Přírodovědecká fakulta, Ostravská univerzita v Ostravě (OU).
Top 10 materiálů tohoto předmětu
Materiály tohoto předmětu
| Materiál | Typ | Datum | Počet stažení |
|---|
Další informace
Obsah
1. Dobývání znalostí z databází - úvod k vybraným úlohám datové analýzy (shluková, asociační, diskriminační analýza), metodologie úloh data miningu, příprava dat.2. Získávání asociací z databází s pomocí metody GUHA.3. Fuzzy asociační analýza založená na metodě GUHA - dobývání jazykových asociací, prezentace a použití softwaru LFL Miner.4. Alternativní metody pro hledání závislostí v databázích (např. algoritmus apriori, jiné metody hledání fuzzy asociačních pravidel).5. Základní algoritmy klasické a fuzzy shlukové analýzy - algoritmus c-means a jeho alternativy, základní metody pro odhad počtu shluků.6. Základní metody hierarchického shlukování a shlukování založené na hustotě.7. Metody vizualizace dat (shluků) a vztahů mezi nimi.8. Úvod do analýzy časových řad - prezentace klasických přístupů.9. Analýza časových řad s pomocí F-transformace a logické dedukce založené na pozorování.10. Prezentace softwaru pro analýzu časových řad, práce se softwarem LFL Forecaster.11. Kombinační přístupy k predikci časových řad, použití tzv. ensemble technik. Základní a moderní přístupy k těmto technikám.
Získané způsobilosti
- zná základní pojmy a postupy v oblasti dobývání znalostí z dat- zná metody asociační a shlukové analýzy- umí pracovat s metodami dobývaní znalostí z dat, umí používat vhodný SW- umí interpetovat výsledky metod dobývaní znalostí z dat- orientuje se v problematice a základních metodách analýzy časových řad- umí aplikovat metody fuzzy modelování na analýzu a predikci časových řad, umí používat vhodný SW- rozvíjí schopnost studia a orientace v odpovídající odborné literatuře- rozumí důvodům a principům použití kombinačních metod
Literatura
Dvořák A., Kupka J. Aplikace fuzzy množin v analýze dat. učební texty OU, Ostrava, 2010. Höppner, F., Klawonn, F., Kruse, R. and Runkler, T.A. Fuzzy Cluster Analysis. Chichester, England, 1999. Novák, V., Knybel, J. Fuzzy modelování. BEN, Praha, 2000. Witten I. H., Eibe F. Data mining: practical machine learning tools and techniques. Elsevier, 2005. Berka P. Dobývání znalostí z databází. Academia, Praha, 2003.
Požadavky
Absolvování předmětu Fuzzy modelování a aplikace 1 (znalost základních pojmů fuzzy matematiky, znalost metody F-transformace a logické dedukce založené na pozorování, práce s IF-THEN pravidly).Hodnocení probíhá v souladu s ustanoveními článku 31 až 33 Studijního a zkušebního řádu OU.
Garant
prof. Ing. Vilém Novák, DrSc.
Vyučující
RNDr. Jiří Kupka, Ph.D.doc. Martin Štěpnička, Ph.D.RNDr. Jiří Kupka, Ph.D.