Neural-like Structures and Ensembles for Data Mining

Major: Software Engineering
Code of subject: 8.121.00.M.032
Credits: 3.00
Department: Publishing Information Technologies
Lecturer: lecturer of PIT department
Semester: 4 семестр
Mode of study: денна
Learning outcomes: • Ability to demonstrate in-depth knowledge in the chosen field of scientific research; • Ability to demonstrate an understanding of the impact of technical solutions in social, economic and social context; • Ability to demonstrate knowledge and understanding of the philosophical methodology of scientific knowledge, psychological and pedagogical aspects of professional-scientific activity, own scientific worldview and moral and cultural values. • Integrate and apply acquired knowledge from various interdisciplinary areas in the process of solving theoretical and applied tasks in a particular field of study. • Select and apply the methodology and tools of scientific research in conducting theoretical and empirical research in computer science and information technology. • Ability to independently perform experimental research and apply research skills.
Required prior and related subjects: Prerequisites: • Methods of analysis and optimization of complex systems.
Summary of the subject: Machine Learning Theory. Primary analysis of data sets. Principal component analysis. Linear regression. Naive Bayesian classifier. Reference vector machine. Boosting (AdaBoost, LogitBoost, BrownBoost). Neural networks. Clustering: K-means and EM algorithms. Associative rules. Online data processing. Distributed Computing.
Assessment methods and criteria: performing tasks in practical classes (40%) final control (exam): written-oral form (60%)
Recommended books: 1. Засоби штучного інтелекту: навч. посібник / Р. О. Ткаченко, Н. О. Кустра, О. М., Павлюк, У. В. Поліщук. – Львів: Видавництво Львівської політехніки, 2014. – 204 с. 2. Ткаченко Р. Моделювання методами нейронних мереж / Р.О. Ткаченко, П.Р. Ткаченко, Н.О. Мельник: навч. – метод. посібник ; ЛІБС УБС НБУ. – Львів, 2010. – 114 с. 3. Ткаченко Р. Системи штучного інтелекту / Ткаченко Р.О., Кустра Н.О. : конспект лекцій. Реєстр. № 5282 від 14.10.2013. – НУЛП. – 2013. – 111 с. 4. Ткаченко Р. О. Нейромережеві засоби штучного інтелекту: навчальний посібник / Р. О. Ткаченко, П. Р. Ткаченко, І. В. Ізонін - Львів: Видавництво Львівської політехніки, 2017. - 240 с. ISBN 978-966- 941-011- 5 5. В. Кулявець. Прогнозування соціально-економічних процесів / Кулявець В. О. – К. : Кондор, 2009. – 194 с. 6. Глущенко В. Прогнозирование / В.В. Глущенко В. В. – М. : Вузовская книга, 2005. – 205с. S.Haykin. Neural Networks and Learning Machines. 3rd Edition. Pearson, 2018. 7. C.C.Aggarwal. Neural Networks and Deep Learning. A Textbook. Springer International Publishing AG, 2018. DOI 10.1007/978-3-319-94463-0 ISBN 978-3-319-94462-3 8. Bishop C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. — Springer, Series: Information Science and Statistics, 2006. — 740 pp.