Dobývání znalostí z databází (KDD) lze definovat jako netriviální extrakci implicitních, dříve neznámých a potenciálně užitečných informací z dat. Tato moderní oblast informatiky stojí na pomezí databázových technologií, statistiky a umělé inteligence. Metodami dobývání znalostí se dají řešit úlohy
Dobývání znalostí z databází (KDD) lze definovat jako netriviální extrakci implicitních, dříve neznámých a potenciálně užitečných informací z dat. Tato moderní oblast informatiky stojí na pomezí databázových technologií, statistiky a umělé inteligence. Metodami dobývání znalostí se dají řešit úlohy deskripce dat a sumarizace, segmentace, deskripce konceptů, klasifikace, predikce a analýzy závislostí v celé řadě aplikačních oblastí. Cílem předmětu je seznámit studenty s metodami automatizovaného získávání znalostí z databází. V předmětu bude podán přehled problematiky, používaných metod a systémů vyvíjených ve světě a u nás. V praktické části budou studenti pracovat s vybranými dostupnými systémy.
Po úspěšném absolvování budou studenti schopni: - porozumět roli dobývání znalostí z databází pro analýzu dat, - porozumět základním principům jednotlivých algoritmů pro data mining, - porozumět základním metodám pro hodnocení nalezených znalostí, - porozumět základním datovým transformacím prováděným při předzpracování dat, - formulovat a řešit úlohy dobývání znalostí z databází pro reálná data, - používat vybrané systémy pro dobývání znalostí.
Základní:
Doporučená příprava:
Používej Markdown: ## Nadpis, **tučně**, `kód`, - odrážky, > citace