Politechnika Warszawska - Centralny System Uwierzytelniania
Nie jesteś zalogowany | zaloguj się
katalog przedmiotów - pomoc

Metody eksploracji danych w odkrywaniu wiedzy

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 103C-INxxx-MSP-MED Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (brak danych)
Nazwa przedmiotu: Metody eksploracji danych w odkrywaniu wiedzy
Jednostka: Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych
Grupy: ( Metody )-Sztuczna inteligencja-mgr.-EITI
( Przedmioty techniczne )---EITI
( Przedmioty zaawansowane )-Inżynieria systemów informatycznych-mgr.-EITI
( Przedmioty zaawansowane obieralne )-Systemy informacyjno-decyzyjne-mgr.-EITI
( Przedmioty zaawansowane techniczne )--mgr.-EITI
Punkty ECTS i inne: 4.00
Język prowadzenia: polski
Jednostka decyzyjna:

103000 - Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych

Kod wydziałowy:

MED

Numer wersji:

3

Skrócony opis:

Na treść wykładu składa się szeroki zakres tematów z dziedziny eksploracji danych. Zostaną przedstawione metody odkrywania różnych typów wiedzy (takich jak np. reguły asocjacyjne i decyzyjne, wzorce sekwencyjne) z dużych zasobów danych oraz metody efektywnego pozyskiwania wiedzy poprzez stosowanie zwięzłych bezstratnych reprezentacji. Przedstawione zostaną także bardzo wydajne metody wyszukiwania duplikatów obiektów, grupowania i klasyfikacji danych, umożliwiające wykonanie tych zadań nawet o kilka rzędów wielkości szybciej niż przy zastosowaniu standardowych algorytmów. Omówione zostanie wykorzystanie impulsowych sieci neuronowych do prognozowania. Zaprezentowane będą metody odkrywania zależności funkcyjnych i przybliżonych pomiędzy zbiorami atrybutów. Omówione zostaną zagadnienia wnioskowania z niepełnych danych i na podstawie wiedzy częściowej.

Pełny opis:

Na treść wykładu składa się szeroki zakres tematów z dziedziny eksploracji danych. Zostaną przedstawione metody odkrywania różnych typów wiedzy (takich jak np. reguły asocjacyjne i decyzyjne, wzorce sekwencyjne) z dużych zasobów danych oraz metody efektywnego pozyskiwania wiedzy poprzez stosowanie zwięzłych bezstratnych reprezentacji. Przedstawione zostaną także bardzo wydajne metody wyszukiwania duplikatów obiektów, grupowania i klasyfikacji danych, umożliwiające wykonanie tych zadań nawet o kilka rzędów wielkości szybciej niż przy zastosowaniu standardowych algorytmów. Omówione zostanie wykorzystanie impulsowych sieci neuronowych do prognozowania. Zaprezentowane będą metody odkrywania zależności funkcyjnych i przybliżonych pomiędzy zbiorami atrybutów. Omówione zostaną zagadnienia wnioskowania z niepełnych danych i na podstawie wiedzy częściowej.

Literatura:

  • Morzy T., Eksploracja danych, Metody i algorytmy, Wydawnictwo Naukowe PWN, 2013
    Han J., Kamber M., Pei, J., Data Mining: Concepts and Techniques, The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems, 3rd edition, Morgan Kaufmann, 2011

  • Kryszkiewicz M., Concise Representations of Frequent Patterns and Association Rules, Prace Naukowe, Elektronika, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, z. 142 (2002)

Zajęcia w cyklu "rok akademicki 2021/2022 - sem. zimowy" (w trakcie)

Okres: 2021-10-01 - 2022-02-22
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Projekt, 30 godzin, 30 miejsc więcej informacji
Wykład, 30 godzin, 30 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Marzena Kryszkiewicz
Prowadzący grup: Robert Bembenik, Marzena Kryszkiewicz, Grzegorz Protaziuk
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Ocena łączna
Jednostka realizująca:

103200 - Instytut Informatyki

Zajęcia w cyklu "rok akademicki 2020/2021 - sem. letni" (zakończony)

Okres: 2021-02-20 - 2021-09-30
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Projekt, 30 godzin, 30 miejsc więcej informacji
Wykład, 30 godzin, 30 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Marzena Kryszkiewicz
Prowadzący grup: Robert Bembenik, Jarosław Chudziak, Marzena Kryszkiewicz, Grzegorz Protaziuk
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Ocena łączna
Jednostka realizująca:

103200 - Instytut Informatyki

Zajęcia w cyklu "rok akademicki 2020/2021 - sem. zimowy" (zakończony)

Okres: 2020-10-01 - 2021-02-19
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Projekt, 30 godzin, 30 miejsc więcej informacji
Wykład, 30 godzin, 30 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Marzena Kryszkiewicz
Prowadzący grup: Robert Bembenik, Marzena Kryszkiewicz, Grzegorz Protaziuk
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Ocena łączna
Jednostka realizująca:

103200 - Instytut Informatyki

Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Politechnika Warszawska.