Tagi
systemy sieciowe i komputerowe algorytmika i złożoność obliczeniowa metody numeryczne i grafika komputerowa języki programowania i logika przetwarzanie danych Data Science Praca zespołowa Bazy danych Ekonomia Inżynieria oprogramowania Projektowanie i programowanie obiektowe Architektury systemów komputerowych Systemy operacyjne Sieci komputerowe Ochrona własności intelektualnej Rachunek prawdopodobieństwa i statystykaEfekty kształcenia
Podstawy informatyki i programowania Programowanie i projektowanie obiektowe Architektury systemów komputerowych Rachunek prawdopodobieństwa (L) Systemy operacyjne Sieci komputerowe Bazy danych Podstawy inżynierii oprogramowania Inżynieria oprogramowania (L) Rachunek prawdopodobieństwa (I) Społeczno-ekonomiczne aspekty informatyki (I)Seminar: Advanced Data Mining for Complex and Unstructured Data
Język wykładowy | Angielski |
---|---|
Semestr | Letni |
Status | W ofercie |
Opiekun | Piotr Wnuk-Lipiński |
Liczba godzin | 30 (sem.) |
Rodzaj | Seminarium |
ECTS | 3 |
Polecany dla I roku | Nie |
Egzamin | Nie |
Opis przedmiotu:
This seminar focuses on advanced data mining algorithms for processing big, complex and unstructured data. It mainly concerns recommendation systems, dimensionality reduction with neighborhood embedding, temporal data mining and decision support systems. In recommendation systems, various approaches from simple collaborative filtering to advanced matrix factorization are presented and discussed in the context of their practical relevance, concerning not only the popular MSE or MAE measures, but also the coverage, diversity, and novelty of recommendations. In temporal data mining, beside the analysis of regular time series with machine learning methods, such as Support Vector Regression and Neural Networks, unstructured temporal data are studied. Additional topics may concern unstructured datasets, such as irregular multidimensional time series, GPS tracks or medical images.