Sylabus
- vlastní implementace základních metod pro klasifikaci a regresi
- seznámení s vybranými knihovnami pro ML
- experimentální srovnávání charakteristik různých klasifikačních metod
- výběr rysů
- kombinace modelů
- implementace základních technik neřízeného učení
Anotace
Kurs je zaměřen na získání praktických zkušeností s aplikací technik strojového učení na reálná data. U studentů je očekávána znalost základních pojmů z oblasti strojového učení. V přednášce jsou stručně zopakovány vybrané metody klasifikace, regrese a shlukové analýzy a dále probrány některé přístupy ke zvyšování jejich úspěšnosti, například regularizace, transformace množin rysů, diagnostika. Cvičení jsou zaměřena jak na vlastní implementace několika metod strojového učení, tak na seznámení se s existujícími implementacemi v jazyce
Python.