PREDMETI

Cilji

Cilj predmeta je seznaniti študenta s področjem računalniškega odkrivanja znanstvenih zakonitosti iz kompleksnih podatkov, vključno s strukturiranimi, prostorskimi in časovnimi podatki, s poudarkom na napovedovanju strukturiranih vrednosti. Kompetence študenta z uspešno zaključenim predmetom bodo vključevale razumevanje osnovnih nalog odkrivanja znanja iz tega področja, poznavanje sodobnih metod za reševanje takih nalog ter znanje o primerih uporabe le-teh na dveh pomembnih znanstvenih področjih (znanosti o okolju in znanosti o življenju).

Predmetnik

Različne naloge napovedovanja strukturiranih vrednosti: večciljna klasifikacija in regresija, (hierarhična) večznačna klasifikacija, napovedovanje kratkih časovnih vrst. Dodatne dimenzije kompleksnosti: nepopolne označbe, podatkovni tokovi in omrežni podatki. Napovedno razvrščanje za napovedovanje strukturiranih vrednosti: Uvod v napovedno razvrščanje, drevesa za napovedno razvrščanje za različne tipe ciljnih vrednosti, učenje tovrstnih dreves z omejitvami. Ontologije za podatkovno rudarjenje: Ontologija podatkovnih tipov, ontologija ključnih pojmov podatkovnega rudarjenja, opis napovedovanja strukturiranih vrednosti. Ansambelske metode za napovedovanje strukturiranih vrednosti: Ansambli dreves, ansambli pravil, rangiranje značilk. Napredne teme: Pol-nadzorovano učenje za napovedovanje strukturiranih vrednosti, učenje iz podatkovnih tokov. Primeri uporabe napovedovanja strukturiranih vrednosti: Znanosti o okolju, napovedovanje zgradbe združb, znanosti o življenju, npr. napovedovanje funkcij genov.