Detail předmětu

Strojové učení

FEKT-MPC-MLRAk. rok: 2018/2019

Studenti získají rozhled v oblasti pokročilých metod strojového učení. Budou schopni popsat a porovnat vlastnosti jednotlivých přístupů pro klasifikaci dat. Budou schopni vybrat a aplikovat konkrétní přístup na daný problém. Získají také praktické zkušenosti s aktuálními implementacemi metod strojového učení.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

5

Garant předmětu

doc. Ing. Radim Kolář, Ph.D.

Zajišťuje ústav

Ústav biomedicínského inženýrství (UBMI)

Osnovy výuky

1. Úvod do problematiky klasifikace. Hodnocení klasifikátorů, chyba klasifikace, testování klasifikátorů.
2. Lineární klasifikátory – základní principy a metody.
3. Bayesovský přístup ke klasifikaci. Klasikátor typu Naive Bayes.
4. Vybrané typy neuronových sítí: Kohonenova, Hopfieldova a Boltzmanova.
5. Klasifikace metodou „Support vector machine“.
6. Rozhodovací a regresní stromy a lesy, náhodné lesy.
7. Metody pro zlepšování vlastností klasifikátorů (bagging, boosting).
8. Pokročilé metody výběru a visualizace příznaků (mRMR, t-SNE).
9. Principy hlubokého učení, hluboké neuronové sítě (NS) a základní stavební bloky.
10. Principy učení hlubokých NS. Požadavky na hardware.
11. Varianty hlubokých NS, autoenkodéry, rekurentní NS.
12. Aplikace klasifikačních úloh pro zpracování signálů, obrazů a bioinformatických dat. Příklady aplikací.
13. Implementační balíčky pro hluboké učení (Caffe, TensorFlow, Statistics and Machine Learning Toolbox pro Matlab aj.).

Základní literatura

Holčík, J. Analýza a klasifikace dat, Akademické nakladatelství CERM, 2012 (CS)
Komprdová, K. Rozhodovací stromy a lesy, Akademické nakladatelství CERM, 2012 (CS)
Buduma N. Fundamentals of Deep Learning, O'Reilly Media, 2017 (CS)

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program MPC-BTB magisterský navazující, 2. ročník, zimní semestr, povinný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

doc. Ing. Radim Kolář, Ph.D.

Cvičení na počítači

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

doc. Ing. Radim Kolář, Ph.D.