ZÍSKÁVÁNÍ ZNALOSTÍ Z DATABÁZÍ

Transkript

1 Metodický list č. 1 Dobývání znalostí z databází Cílem tohoto tematického celku je vysvětlení základních pojmů z oblasti dobývání znalostí z databází i východisek dobývání znalostí z databází inspirovaných oblastí databází, statistiky a strojového učení. Tématický celek je rozdělen do těchto dílčích témat: 1. Základní pojmy z oblasti dobývání znalostí 2. Zdroje dobývání znalostí 1. dílčí téma: Základní pojmy z oblasti dobývání znalostí K prvnímu dílčímu tématu si přečtěte příslušné kapitoly v: dobývání znalostí z databází, analýza nákupního košíku rozdíl mezi procesem dobývání znalostí a krokem data mining základní typy úloh dobývání znalostí z databází základní kroky metodiky CRISP-DM 2. dílčí téma: Východiska dobývání znalostí K druhému dílčímu tématu si přečtěte příslušné kapitoly v: 1

2 OLAP, datový sklad, mutidimenzionální krychle, roll-up, drill-down, kontingenční tabulka, shluková analýza, objekt, atribut, učení na základě podobnosti, prostor kombinací (modelů), učení jako prohledávání, učení jako aproximace, gradientní metoda rozdíl mezi MOLAP a ROLAP rozdíl mezi databázovým schématem hvězda a sněhová vločka rozdíl mezi diskriminační a regresní analýzou rozdíl mezi hierarchickým shlukováním a shlukováním metodo k-středů rozdíl mezi učením s učitelem a učením bez učitele rozdíl mezi aproximací a interpolací způsob převodu datové tabulky do podoby mutidimenzionální krychle princip χ 2 testu typy atributů formální vyjádření úlohy učení s učitelem základní způsoby prohledávání prostoru kombinací (modelů) Předmět je ukončen písemnou ZKOUŠKOU. 2

3 Metodický list č. 2 Symbolické metody dobývání znalostí Cílem tohoto tematického celku je vysvětlení základních principů algoritmů pro tvorbu rozhodovacích stromů, rozhodovacích a asociačních pravidel a algoritmů pro učení založeném na instancích. K tématickému celku si přečtěte příslušné kapitoly v: rozhodovací strom, prořezávání stromů, rozhodovací pravidlo, asociační pravidlo, pokrývání množin, implikace, dvojitá implikace, ekvivalence, centroid (etalon) rozdíl mezi rozhodovacími a regresními stromy rozdíl mezi rozhodovacími a asociačními pravidly základní kritéria používaná pro větvení rozhodovacího stromu základní podobu algoritmu pro tvorbu rozhodovacích stromů základní kvantitativní charakteristiky asociačních pravidel základní podobu algoritmu pro tvorbu rozhodovacích pravidel základní metriky pro měření vzdálenosti mezi příklady základní podobu algoritmu učení založeném na instancích Předmět je ukončen písemnou zkouškou. 3

4 Metodický list č. 3 Subsymbolické metody dobývání znalostí Cílem tohoto tematického celku je vysvětlení základních principů neuronových sítí, genetických algoritmů a bayesovských klasifikátorů. K tématickému celku si přečtěte příslušné kapitoly v: lineární neuron, vícevrstvá neuronová síť, Kohonenova mapa, selekce, křížení a mutace, naivní bayesovský klasifikátor, bayesovská síť rozdíl mezi různými modely jednoho neuronu rozdíl mezi naivním bayesovským klasifikátorem a bayesovskou sítí problém uváznutí v lokálním optimu a způsoby jeho řešení geometrickou interpretaci činnosti lineárního neuronu základní princip algoritmů pro učení neuronových sítí základní princip metody SVM základní podobu genetického algoritmu Předmět je ukončen písemnou zkouškou. 4

5 Metodický list č. 4 Další kroky procesu dobývání znalostí Cílem tohoto tematického celku je vysvětlení základních způsobů hodnocení kvality nalezených znalostí i základních metod předzpracování dat. Tématický celek je rozdělen do těchto dílčích témat: 1. Vyhodnocení výsledků 2. Příprava dat 1. dílčí téma: Vyhodnocení výsledků K prvnímu dílčímu tématu si přečtěte příslušné kapitoly v: matic záměn, přesnost a úplnost, ROC křivka, kombinování modelů meta-učení rozdíl mezi hodnocením správnosti klasifikace a numerické predikce vizualizací klasifikací a vizualizací modelů rozdíl mezi metodami bagging, boosting a stacking metody testování modelů metody porovnávání modelů 2. dílčí téma: Příprava dat K druhému dílčímu tématu si přečtěte příslušné kapitoly v: 5

6 diskretizace, selekce atributů, rozdíl mezi ostrou a fuzzy diskretizací rozdíl mezi diskretizací bez využití a s využitím informací o rozdělení objektů do tříd rozdíl mezi redukcí počtu atributů metodami transformace a metodami selekce způsob převodu časové řady na datovou tabulku způsob převodu relační databáze na jednu datovou tabulku kritéria pro selekci atributů metodou filtru způsob hodnocení kvality diskretizace z hlediska klasifikační úlohy Předmět je ukončen písemnou zkouškou. 6