Na stránkách se pracuje, probíhá aktualizace pro nadcházející běh předmětu.

Cvičení

Organizace cvičení. RapidMiner
- Úkol 1: Úvod do RapidMineru
- RapidMiner Tutorial Videos
- RapidMiner GUI
- Importing CSV files - nastavení rolí proměnných
- Data examination
- Škály proměnných: Levels of measurement
Tvorba jednoduchých modelů v Rapid Mineru.
- Krosvalidace: viz AIMA3, oddíl 18.4
- Úkol 2: Trénovací a testovací data, krosvalidace.
- Chyba modelu. Jak měřit “kvalitu” modelu.
  - Klasifikační modely: Accuracy, Confusion matrix
  - Binární klasifikace: Binary classification, Type I and type II errors, Sensitivity and specificity, False positive paradox, Receiver operating characteristic
  - Regresní modely: Mean absolute error, Residual sum of squares, Mean squared error
- Rozhodovací stromy - trénovací a testovací data, krosvalidace.
- Decision Tree, Crossvalidation
Křivka učení.
- Křivka učení: viz AIMA3, oddíl 18.3.3, str. 702
- Úkol 3: Křivka učení.
- Linear regression, model performance and crossvalidation
- SVM in RapidMiner
Zadání 1. semestrální práce.
Selekce proměnných v RapidMineru. Práce na semestrální úloze.
- Feature selection: Part 1, Part 2.
ROC a Lift Chart. Práce na semestrální úloze.
- Optimalizace parametrů modelu
- ROC and Lift chart: Part 1 and Part 2.
Ukázky systémů pro práci s Bayesovskými sítěmi.
- Netica
- HUGIN
Plánování. Plánovač JSHOP2, úvod a jednoduché úlohy
Plánování. Práce na semestrální úloze 2
Plánování. Práce na semestrální úloze 2
Markovské rozhodovací procesy. Úvod, zadání semestrální úlohy 3
Markovské rozhodovací procesy. Práce na semestrální úloze 3
Umělý život - ukázky.
Odevzdání úloh, zápočet