Přednášky

Program přednášek

1. Úvod do strojového učení
2. Datové struktury pro strojové učení, základní metody předzpracování dat
3. Indukce rozhodovacích stromů a lesů (míry kvality, prořezávání, spojité atributy, omezení)
4. Bayesovské metody (Bayesovské sítě, naivní bayesovský klasifikátor)
5. Metody založené na paměti (míry vzdálenosti, K nejbližších sousedů)
6. Úvod do shlukování (míry vzdálenosti, hierarchické a nehierarchické přístupy)
7. Učení asociačních pravidel
8. Vybrané další metody a problémy (např. doporučovací systémy, analýza grafových dat)
9. Evaluace a interpretace modelů strojového učení

Přednášející

Doc. Ing. Tomáš Kliegr

Program je pouze orientační. Aktuální harmonogram viz informace na insisu.