Topic outline

  • General

    Predavatelj: Blaž Zupan (blaz.zupan@fri.uni-lj.si)
    Asistenta: Marko Toplak (marko.toplak@fri.uni-lj.si)

    Predavanja so ob torkih v P22 s pričetkom ob 08:15. Prosim, bodite točni!

    Vaje pri predmetu bodo kombinacija konzultacij in (po potrebi) kratkih tečajev o praktičnih temah, ki bodo povezane z izvedbo domačih nalog. Govorilne ure so na voljo ob predhodnem dogovoru preko e-pošte.

    Ocenjevanje: Ocena predmeta je sestavljena iz ocen domačih nalog in pisnega izpita. Pozitivna ocena domačih nalog (študent je zbral več kot 60% možnih točk) je pogoj za pristop k izpitu. Ocena predmeta je pozitivna, če je pozitivna tako ocena domačih nalog kot pisnega izpita (zbranih več kot 60% možnih točk pri domačih nalogah in več kot 60% možnih točk pri izpitu). Bonusi iz domačih nalog se ne prenašajo na pisni izpit (in obratno). Združena ocena domačih nalog in izpita v odstotnih točkah, kjer je DN ocena domačih nalog in I ocena izpita v odstotnih točkah se izračuna po enačbi: ocena [odstotne točke] = max( min(DN+15, I), min(DN, I+15) ). Primer: 85% točk iz domačih nalog, 65% iz izpita, ocena je 80%. Še en primer: pisni izpit 90%, domače naloge 65%, ocena je 80%. Zaokrožene odstotne točke (celo število) se prevedejo v končno oceno pri predmetu: do 60 točk -> ocena 5, od 61 do 68 -> 6, od 69 do 76 -> 7, od 77 do 84 -> 8, od 85 do 92 -> 9, od 93  -> 10. Vpis ocene bo potekal v izpitnem obdobju hkrati z ustnim izpitom, ki bo na voljo za vse, ki bi radi spremenili oceno.

    Domače naloge: Poročila o domačih nalogah so napisana v LaTeXu (predloga, primer). Domače naloge imajo rok. Za vsak dan zamude se ocena množi z 0,9. Primer: študent je za nalogo, ki jo je oddal dva in pol dni po roku, prejel 75 točk. Končna ocena naloge je 75*(0,9^3) = 54,7 točk. Naloge je obvezno oddati vsaj sedem dni po roku, po tem se šteje naloga ko neopravljena (0 točk). Ocena naloge je sestavljena iz ocene za vsebino (90%) in strukturo/pravopis (10%). Predvidoma boste imeli od šest domačih nalog, ki bodo enakomerno razporejene po semestru. Prva domača naloga bo predstavljena že na prvem predavanju. Naloge morajo biti vaše delo, v kolikor odkrijemo prepisovanje dobita tako avtor kot prepisovalec negativne točke, ki so po absolutni vrednosti enake maksimalnim možnim točkam za to nalogo.

    Literatura

    Priporočena dodatna gradiva in tečaji (neobvezno, a za vsa radovedne):

    • Janez Demšar (2009) Python za programerje. Knjiga, namenjena tem, ki že znajo programirati v kakem drugem jeziku. Kdor ima raje verzijo na papirju, jo lahko kupi pod menzo za ceno cca dveh kosil v menzi.
    • Luciano Ramalho (2015) Fluent Python, O'Reilly Media. Lahko tudi Early Release 2014, ki je bil nekaj časa prosto dostopen na webu. Debela bukla, skoraj enciklopedija, a s super primeri in triki.
    • Tečaji s področij strojnega učenja, analize podatkov, nevronskih mrež dostopni na raznih MOOCih. 

    Primeri izpitov:


  • Odkrivanje skupin

    Odkrivanje skupin je eden od temeljnih postopkov, ki jih uporabljamo pri analizi podatkov. Odkrivamo lahko skupine uporabnikov glede na njihove uporabniške profile (uporaba storitev, nakupovalne košarice, vzorci obnašanja, stiki v družabnih omrežij), stvari (profili zanimanja uporabnikov, semantične podobnosti), dokumentov (glede na besedilo, ključne besede, zanimanje in ocene uporabnikov). Med številnimi algoritmi, ki se danes uporabljajo za odkrivanje skupin v podatkih, je prav gotovo najbolj znan algoritem hierarhičnega razvrščanja v skupine. Najbrž zaradi njegovi enostavnosti in pa zaradi tega, ker je njegove rezultate moč enostavno grafično predstaviti. Prav je, da s tem algoritmom pričnemo predmet. Osnovna literatura
    Dodatni viri
    Podatki in koda
    • Metoda voditeljev

      Hierarhično gručenje lahko zaradi časovne in prostorske kompleksnosti algoritma uporabljamo samo na manjših množicah podatkov. Gručenje, ki ga lahko uporabimo tudi na velikih množicah podatkov uporablja metodo voditeljev, ki pa od uporabnika zahteva, da vnaprej poda število gruč. Iskanje primernega števila voditeljev lahko avtomatiziramo z oceno kvalitete razbitja. Ena od preprostejših mer uporablja pristop silhuete. Osnovna literatura
      Dodatni viri