Předmět Pokročilé metody dataminingu (KIN / PMD-D)

Na serveru studentino.cz naleznete nejrůznější studijní materiály: zápisky z přednášek nebo cvičení, vzorové testy, seminární práce, domácí úkoly a další z předmětu KIN / PMD-D - Pokročilé metody dataminingu, Ekonomická fakulta, Technická univerzita v Liberci (TUL).

Materiál	Typ	Datum	Počet stažení

Obsah

Předmět je zaměřen na objasnění teoretických principů i řešení praktických problémů s využitím metod Data Miningu, Web Miningu a Text Miningu. Pozornost je věnována otázkám transformace, předzpracování a verifikace dat, zvolení vhodných metod, vyhodnocení procesu a interpretace výsledků. Velký důraz je kladen na řešení samostatné úlohy na reálných datech pod dohledem vyučujícíhoV rámci předmětu se vychází z teoretických základů jednotlivých metod a algoritmů z oblasti Data Miningu a Knowledge Discovery s cílem rozvinout možnosti jejich využití, ohodnotit výsledky získané použitím data miningu; posoudit vhodnost a použitelnost inteligentních přístupů pro řešení reálných problémů; charakterizovat možnosti nasazení sémantických technologií v dané aplikační oblasti; aplikovat vybrané algoritmy kódování, konstrukce rozhodovacích stromů a inference v logických systémech a sítích a sledovat vývoj metod v těchto oblastech; identifikovat hlavní problémy zpracování textových informací v automatizovaném informačním systému a posoudit možnosti jejich řešení; navrhovat aplikace nad propojenými sémantickými daty na WWW, včetně vytváření ontologických modelů pro taková data, a transformovat běžné datové zdroje na sémantická data; formulovat a řešit úlohy dobývání znalostí z databází pro reálná data, která mohou pocházet jak z homogenních, tak heterogenních datových struktur; aplikovat metody reprezentace a zpracování znalostí při vývoji softwarových systémů apod.

Získané způsobilosti

Studenti získají znalosti v daném předmětu v souladu s cílem a obsahem.

Literatura

Witten, I. H. Data mining - practical machine learning tools and techniques. Morgan Kaufmann, Burlington, 2011. Tufféry, S. Data mining and statistics for decision making. John Wiley & Sons, Chichester, 2011. Charu C. Aggarwal, Ch. C., Zhai, Ch. Mining text data. Springer-Verlag Company, New York, 2012. Miner, G. a kol. Practical text mining and statistical analysis for non-structured text data applications. Waltham Academic Press, 2012. Feldman, R., Sanger, J. The text mining handbook : advanced approaches in analyzing unstructured data. Cambridge University Press, Cambridge, 2007.

Požadavky

Zpracování a úspěšné obhájení projektu z probírané látky se zaměřením na písemnou práci ke státní doktorské zkoušce a doktorské disertační práci. Všeobecný pohled doktoranda na moderní metody v oblasti dolování z dat a získávání znalostí.

Garant

doc. Ing. Pavel Petr, Ph.D.

Vyučující

doc. Ing. Pavel Petr, Ph.D.