Metody strojového učení

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.