„Úvod do analýzy dat“ - kurz 20 000 RUB. z MSU, školení 13 týdnů. (1,5 měsíce), Datum: 12. května 2023.

Termíny: 12., 16., 17., 19., 23., 24. května 2023

Výuka od 17:00 do 20:00

Přednáška 1 Vstupní požadavky. Úvod do programu
Prohlášení o cílech
Přehled programu
Termíny lineární algebry
Příklady reprezentace objektů
Pravidla pro práci s maticemi a vektory na úrovni 1.-2. ročníku technické univerzity.

Přednáška 2 Základní typy modelů pro hledání vzorů v datech
Regresní analýza
Shlukování dat
Jednoduché a zobecněné rozhodovací stromy
Redukce dat - analýza hlavních komponent
Evoluční algoritmy
Neuronové sítě

Přednáška 3 Úvod do analýzy dat
Úvod do analýzy dat a rozpoznávání vzorů
Primární transformace dat, hledání odlehlých hodnot
Regresní analýza, řízení rolování
Rozhodovací stromy, jednoduché a zobecněné formy

Přednáška 4 Blízkost (podobnost) objektů. Clustery a jejich vyhledávání
Shluk jako souvislá složka grafu.
Konstrukce minimální kostry.
Metoda K prostředků, jednoduché a zobecněné verze.
Hierarchická shluková analýza, dendrogramy

Přednáška 5 Metoda hlavní složky
Faktory a jejich hledání, SVD maticový rozklad
Geometrický význam faktorů
Regrese na faktorech
Vícerozměrné škálování

Přednáška 6 Pokročilé analytické metody
Evoluční algoritmy – GMDH, genetické
Funkce jádra – „bezznamová“ analýza dat
SVM a podpůrné vektory
„Když je málo dat“ – Bootstrap Method
Rodiny prediktivních algoritmů
"Fuzzy" znaky (Fuzzy)
"Fuzzy" klasifikátory

Přednáška 7 Neuronové sítě. Část 1
Model perceptronu a jeho omezení
Klasické neuronové sítě, vrstva neuronů, dva typy neuronů
Problémy řešené neuronovými sítěmi, „hluboké učení“

Přednáška 8 Neuronové sítě. Část 2
Analýza obrazu a konvoluční neuronové sítě
Neuronové sítě a funkce Feature Engineering
Problém s přesazením
Perspektivy rozvoje neuronových sítí
Grafické procesorové jednotky (GPU).

Přednáška 9 Upevňování znalostí
Opakování základní látky na praktickém příkladu
Shrnutí

Kumulativní kredit