The aim of the course is to introduce machine learning as important and in this time very vital field
developing in the close connection with artificial intelligence. The course gives a survey of basic
branches of machine learning (supervised inductive learning, reinforcement learning, unsupervised
learning and knowledge in learning), main problems and methods and some typical algorithms.
Last update: T_KTI (03.05.2012)
Přednáška představuje oblast strojového učení, které se v současné době intenzivně rozvíjí v úzké
souvislosti s umělou inteligencí. Podává přehled základních typů strojového učení, hlavních
problémů a metod a uvádí některé typické algoritmy.
Aim of the course -
Last update: Mgr. Marta Vomlelová, Ph.D. (14.05.2021)
The course extends the basic machine learning course.
Last update: T_KTI (03.05.2012)
Naučit teorii, metody a algoritmy používané ve strojovém učení.
Course completion requirements -
Last update: Mgr. Marta Vomlelová, Ph.D. (07.06.2019)
The exam consists of a written preparation and an oral part. The requirements are given by the course syllabus.
Last update: Mgr. Marta Vomlelová, Ph.D. (28.04.2020)
Pro úspěšné absolvování je třeba složit ústní zkoušku z témat obsažených v sylabu v rozsahu předneseném na přednášce.
Část zkoušek může konat distanční formou. Závisí to na vývoji aktuální situace a o jakékoli změně budete včas informováni.
Literature -
Last update: Mgr. Marta Vomlelová, Ph.D. (11.05.2023)
T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman: The Elements of Statistical Learning, Springer 2009
G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani: An Introduction to Statistical learning with Applications in R, Springer, 2014
S.J. Russell, P. Norvig: Artificial Intelligence: A Modern Approach; Prentice Hall, 1995
C. E. Rasmussen & C. K. I. Williams, Gaussian Processes for Machine Learning, the MIT Press, 2006
A. Cropper and S. Dumancic. Inductive logic programming at 30: a new introduction. CoRR, abs/2008.07912, 2020.
Last update: Mgr. Marta Vomlelová, Ph.D. (11.05.2023)
T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman: The Elements of Statistical Learning, Springer 2009
G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani: An Introduction to Statistical learning with Applications in R, Springer, 2014
S.J. Russell, P. Norvig: Artificial Intelligence: A Modern Approach; Prentice Hall, 1995
C. E. Rasmussen & C. K. I. Williams, Gaussian Processes for Machine Learning, the MIT Press, 2006
A. Cropper and S. Dumancic. Inductive logic programming at 30: a new introduction. CoRR, abs/2008.07912, 2020.
Requirements to the exam -
Last update: Mgr. Marta Vomlelová, Ph.D. (07.06.2019)
The exam consists of a written preparation and an oral part. The requirements are given by the course syllabus.
Last update: Mgr. Marta Vomlelová, Ph.D. (07.06.2019)
Zkouška je ústní z témat odpovídajících sylabu v rozsahu předneseném na přednášce.
Syllabus -
Last update: Mgr. Marta Vomlelová, Ph.D. (15.05.2024)
Linear regression and instance based learning as "extremal points" in the space of models,
basis expansion and regularization (smoothing splines and other methods),
logistic regression, generalized additive models,
model assessment (crossvalidation, one-leave-out, analytical criteria)
decision trees, prunning, missing values,
rule search PRIM,
model averaging, boosting, random forest,
Bayesian learning, EM algorithm introduced on an clustering example,