4IT533 — Pokročilé strojové učení a big data

O předmětu

Tento předmět se zaměřuje na rozšíření znalostí a dovedností v oblasti strojového učení nad rámec bakalářského studia a dále na zpracování velkých dat. Studenti budou pracovat s moderními technikami strojového učení a algoritmy pro analýzu velkých datových souborů. Dále se budou zabývat prací s distribuovanými výpočty a cloudovými službami.

Co se naučíš

Po absolvování předmětu budou studenti schopni: - Pochopit a aplikovat techniky pokročilého strojového učení. - Propojit praktické zadání s informacemi obsaženými v datech a pomocí postupů strojového učení ho vyřešit. - Řešit aplikované úlohy nad rámec základních postupů strojového učení probraných v rámci bakalářského studia. - Analyzovat a zpracovat velké datové soubory a použít k tomu moderní algoritmy strojového učení.

Obsah předmětu

• Opakování a rozšíření úloh strojového učení probíraných v základních bakalářských kurzech - Detekce anomálií, snižování dimenze dat - Vybrané speciální úlohy, např. propenzitní úlohy nebo řadící modely. - Aplikace strojového učení na časové řady, sekvenční data a data s temporální složkou. - Konvoluční sítě s časovým prvkem (Temporal Convolutional Networks (TCN)) - Strojové učení se v analýze přežívání - Frameworky pro zpracování velkých dat - Procesování dat: batch vs stream, MapReduce - Analýza dat: vizualizace, modelování pomocí PySpark - Nástroje pro Big data, ecosystémy and platformy

Literatura

Základní:

Jak uspět v předmětu

Doporučená příprava:

• Pravidelná příprava během semestru místo drcení na zkoušku
• Přednáškové slidy a materiály dostupné přes Moodle VŠE (dl.vse.cz)
• Stará zkouška / typové otázky — zeptej se cvičícího nebo hledej na InSIS
• Studijní skupiny a sdílení poznámek

• Přečti si sylabus — co je povinná vs. doporučená literatura
• Podmínky zápočtu (zápočtové testy, projekty, docházka)
• Termíny zkoušek zapisovat včas — kapacita bývá omezená

Doporučené zdroje

• Sylabus na InSIS — osnova, literatura, garant
• Moodle VŠE — prezentace a studijní materiály
• Knihovna VŠE — přístup k e-knihám a databázím
• SIS VŠE — výsledky zkoušek, zkušební termíny