AD7B36VYD -- kombinované studium

Za semestr proběhne 7 konzultací po 14 dnech, každá v délce 1:30h. V tomto čase nelze frontálně vyložit všechna témata. Konzultace budou v prvním plánu orientované projektově, tedy na zvládnutí základních úloh (7 vybraných úloh z celkovych 11 v denním studiu – tam jsou některé “přípravné”). Současně budou poskytovat prostor pro diskusi témat nepokrytých úlohami. Každá konzultační hodina bude mít dané schéma: T) výklad nezbytné teorie pro úlohu, Z) zadání úlohy, C) přehled vstupů pro nepokrytá témata, četba do příští konzultace, D) diskuse četby a nejasností v minulých úlohách a tématech. Pracovní model předpokládá pravidelnou domácí přípravu mezi konzultacemi.

1. Algoritmus EM

(-) (náhrada diskuse, pravidelného bodu 4) Základní informace (jména, web předmětu, plán pro dálkové studium, způsob odevzdání úloh, 10min), přehled a cíle předmětu (slajdy Úvod, vysvětlení pojmu vzor, 15min).

(T) Maximální věrohodnost a algoritmus EM (EM slajdy, 45min).

(Z) Implementace EM (zadání, ukázky v Matlabu, 15min).

(C) Nepokryto: bayesovské sítě, základy pravděpodobnosti a statistiky, Matlab, RapidMiner, četba: slajdy na BN, Bishop: Pattern Recognition and Machine Learning (Chapter 8 on GPM), další příklady použití EM EM1, EM2 (5min).

2. Shluková analýza, algoritmus kMeans

(T) Shluková analýza, algoritmus kMeans (slajdy na shlukovou analýzu, 30min).

(Z) Implemenace kMeans (zadání, 15min).

(C) Nepokryto: hierarchicke shlukování, detaily pro metriky apod., četba: slajdy na shlukovou analýzu, CMP 11 stránek o hierarchickém a kmeans shlukování (5min).

(D) 40min.

3. Samoorganizující se mapy

(T) Samoorganizující se mapy (slajdy na SOM, 30min).

(Z) Text mining pomocí SOM (viz zadání úlohy ve cvičení 5 a 6, na rozdíl od denních studentů je předzpracování textů v RapidMineru nepovinné, dostanete tf-idf soubor jako vstup a pracujete se SOM toolboxem v Matlabu, 15min).

(C) Nepokryto: PCA, MDS, četba: PCA Tutoriál (5min).

(D) 40min.

4. Časté množiny položek, APRIORI

(T) Časté množiny položek, APRIORI (APRIORI slajdy,30min).

(Z) Analýza nákupního košíku (zadání, 15min).

(C) Nepokryto: klasifikace dle maximální podmíněné psti, nejbližší soused, četba: slajdy na klasifikaci (5min).

(D) 40min.

5. Rozhodovací stromy

(T) Klasifikační úloha (úvod do klasifikace), rozhodovací stromy (Rozhodovací stromy a pravidla, 30min).

(Z) Prořezávání stromu (zadání, 15min).

(C) Nepokryto: rozhodovací pravidla (Rozhodovací stromy a pravidla, závěr přednášky, další typy klasifikátorů ( Klasifikační úloha, závěr přednášky) 5min).

(D) 40min.

6. Lineární klasifikace perceptronem

(T) Lineární klasifikace perceptronem (Lineární klasifkace, začátek přednášky, 30min).

(Z) Implementace perceptronu (zadání, 15min).

(C) Nepokryto: LDA, logistická regrese (Lineární klasifkace, konec přednášky, včetně referencí nebo např. LR video 5min).

(D) 40min.

7. Testování klasifikátorů a klasifikačních algoritmů

(T) Testování modelů (Testování modelů, 30min).

(Z) Testování klasifikátorů BreastCancer dat (zadání), 15min. (C) Nepokryto: neuronové sítě, algoritmus zpětného šíření (Neuronové sítě), kombinování modelů (Kombinování modelů), 5min.

(D) Diskuse 30min, ukázka zkouškového testu 10min.

Zkouška spolu s denními studenty. Termíny: 24.1., 3.2., 14.2.

1. max 50b. za průběh semestru, min 25b. k zápočtu,
   • body za domácí úlohy, každá úloha za 7b. (úloha č.3 za 8b.),
   • úlohy odevzdávejte do data příští konzultace do 12h na mail: klema@fel.cvut.cz,
   • za odevzdanou považujeme úlohu s alespoň 50% bodovým ohodnocením za obsah,
   • při pozdním odevzdání srážka 50% z maximálního počtu bodů za úlohu (příklad: úloha za 7b. odevzdaná o týden pozdě, za obsah hodnocená 5b. – konečné hodnocení 5-7*0.5=1.5),
2. max 50b. u zkoušky, min 25b. k průchodu zkouškou
   • zkouška shodná s denním studiem,
3. celkové hodnocení dle ECTS stupnice.