Témata prací (Výběr práce)Témata prací (Výběr práce)(verze: 390)
Detail práce
   Přihlásit přes CAS
Rozhodovací stromy a extrakce znalostí
Název práce v češtině: Rozhodovací stromy a extrakce znalostí
Název v anglickém jazyce: Decision Trees and Knowledge Extraction
Akademický rok vypsání: 2005/2006
Typ práce: diplomová práce
Jazyk práce: čeština
Ústav: Katedra softwarového inženýrství (32-KSI)
Vedoucí / školitel: doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc.
Řešitel: skrytý - zadáno a potvrzeno stud. odd.
Datum přihlášení: 04.11.2005
Datum zadání: 04.11.2005
Datum a čas obhajoby: 05.02.2007 00:00
Datum odevzdání elektronické podoby:05.02.2007
Datum proběhlé obhajoby: 05.02.2007
Oponenti: RNDr. Pavel Jiroutek
 
 
 
Zásady pro vypracování
V diplomové práci posluchač přehledově zpracuje následující témata:
- rekapitulace a srovnání různých modelů rozhodovacích stromů (především CART,
C4.5, CHAID)
- rekapitulace a vzájemné porovnání základních modelů umělých neuronových sítí
použitelných pro extrakci pravidel (např. vrstevnaté neuronové sítě s vynucenou
interní reprezentací, RBF-sítě, Kohonenovy mapy s algoritmem GRLVQ)
- interpretace a vizualizace extrahovaných znalostí a pravidel

Na některé z uvedených témat se diplomant zaměří detailněji a na základě reálných dat navrhne vhodnou strategii pro předzpracování vstupních dat a přistoupí k realizaci jednotlivých modelů. Součástí práce bude i zhodnocení vlastních výsledků a zkušeností.
Seznam odborné literatury
1. Některé z dostupných základních učebnic vhodných pro zvolené téma, např.:
- M. Berry, G. Linoff: Data Mining Techniques For Marketing, Sales, and Customer Support,
John Wiley & Sons, 1997
- R. Rojas: Neural Networks: A Systematic Introduction, Springer-Verlag, 1996
- S. Haykin: Neural Networks: A Comprehensive Foundation, Prentice Hall, Upper Saddle River,
N. J., 1999
- D. Pyle: Business Modeling and Data Mining, Morgan Kaufmann Press, 2003

2. Články:
- M. Ishikawa: Rule Extraction by Successive Regularization, in: Neural Networks, Vol. 13,
(2000), pp. 1171-1183.
- B. Hammer, T. Villmann: Estimating relevant input dimensions for self-organizing algorithms,
in: N. Allison et al (eds.): Advances in Self-Organizing Maps, pp. 173-180, Springer Verlag, 2001
- B. Hammer, A. Rechtien, M. Strickert, T. Villmann: Rule extraction from self-organizing
networks, in: J. R. Dorronsoro: Artificial Neural Networks – ICANN, pp. 877-882, Madrid,
Spain, 2002

3. Aktuální články z profilujících světových časopisů, např.: Neurocomputing, Neural Networks,
IEEE Transactions on Neural Networks ap.
 
Univerzita Karlova | Informační systém UK