Analýza dat a strojové učení

Garant předmětu:

Přednášející:

Cvičící:

Předmět zajišťuje:

katedra ekonomiky a řízení ve stavebnictví

Anotace:

V tomto kurzu se studenti seznámí s moderními metodami analýzy dat a strojového učení. Zpočátku se budeme věnovat základním nástrojům jazyka Python pro práci s daty, od načtení a čištění dat až po jejich vizualizaci. Poté prozkoumáme základní statistické metody pro analýzu dat a postupně se budeme věnovat stále pokročilejším technikám strojového učení.

Studenti se naučí, jak správně evaluovat a validovat své modely, jak analyzovat časové řady a jak analyzovat data pomocí shlukové analýzy. V závěru kurzu se seznámíme s nejmodernějšími technikami hlubokého učení a neuronovými sítěmi.

Celkově si studenti osvojí dovednosti potřebné k tomu, aby se stali efektivními datovými analytiky, schopnými uplatnit své znalosti v různých oblastech praxe.

Požadavky:

Osnova přednášek:

1) Úvod do práce s daty

2) Základy datových struktur a manipulace s daty pomocí jazyka Python

34) Explorace a vizualizace dat a jejich čištění a předzpracování

5) Základní statistická analýza dat

6) Úvod do strojového učení

7) Rozhodovací stromy

8) Lineární regrese

9) Evaluace modelů

10) Analýza časových řad

11) Shluková analýza

1213) Neuronové sítě

Osnova cvičení:

Cíle studia:

Studijní materiály:

1) Peng, R., Matsui, E. The Art of Data Science. Lulu.com, 2016. ISBN: 978-1365061462

2) Géron, A. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition. O'Reilly Media, Inc, 2019. ISBN: 978-1492032649

3) Goodfellow, I., Bengio, Y. and Courville, A. Deep Learning: MIT Press, 2016. ISBN: 978-0262035613

Poznámka:

Další informace:

https://moodle-ostatni.cvut.cz/course/view.php?id=541

Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje

Předmět je součástí následujících studijních plánů:

• Digitalizace ve stavebnictví - kombinovaná forma studia (povinně volitelný předmět)