mislo

Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko · Univerza v Mariboru

Inteligentna obdelava podatkov

Za Inteligentno obdelavo podatkov še ni zapiskov.

Imaš svoje zapiske? Objavi jih: ceno določiš ti, z naročnino ti ostane cela, DDV se doda kupcu.

Objavi zapiske

Čakaš na zapiske? Prijavi se in povej. Ko jih kdo objavi, dobiš sporočilo.

Želim zapiske

Kaj lahko narediš že danes

Naloži svoje gradivo za Inteligentno obdelavo podatkov: Mai ga prebere in ti iz njega naredi kartice, kviz in razlago, ko ti kaj ni jasno. Če zapiske kasneje objaviš, jih prodajaš tukaj.

Naloži svoje gradivo

Učni načrt

Podatki so iz učnega načrta, ki ga objavlja Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko. Prebrano 6. 9. 2026. Poglej izvirnik

9 kreditnih točk

Obveznosti v urah

  • Predavanja60 ur
  • Samostojno delo210 ur

Vsebina

  1. Podatki in informacije.
  2. Multidimenzionalnost podatkov.
  3. Proces inteligentne obdelave podatkov
  4. določitev problema,
  5. predpriprava podatkov,
  6. obdelava podatkov z uporabo inteligentnih metod.
  7. Evalvacija rezultatov
  8. absolutna in relativna natančnost,
  9. senzitivnost in specifičnost,
  10. napačni pozitvini in napačni negativni,
  11. stopnja napake,
  12. zanesljivost pravil.
  13. Stroškovno orientirana analiza podatkov.

Ocenjevanje

Projektna naloga 50 %, Ustni izpit 50 %

Pogoji za vključitev

Ni pogojev.

Literatura

  • Wu, D. (2024). Data mining with Python: theory, application, and case studies (1st ed., p. XXIII, 390). CRC Press. doi:10.1201/9781003462781
  • Adaptation and hybridization in computational intelligence (Vol. 18, p. X, 236). (2015). Springer. http://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-14400-9
  • Artificial intelligence, optimization, and data sciences in sports (Vol. 218, p. 353). (2025). Springer.
  • Ian H. Witten, Eibe Frank: Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Second Edition (Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems), San Francisco, CA, USA, 2000
  • P. Cabena, P. Hadjinijan, R. Stadler, J. Verhees, A. Zanasi: Discovering Data Mining ~ From Concept to Implementation, Prentice Hall Ptr, New Jersey, USA, 1997
  • S.M. Weiss, N. Indurkhya: Predictive Data Mining ~ A practical guide, Morgan Kaufmann Publishers Inc, San Francisco, CA, USA, 1998
  • Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. H. (2009). The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction (2nd ed., p. XXII, 745). Springer. https://link-springer-com.nukweb.nuk.uni-lj.si/book/10.1007/978-0-387-84858-7

Kako deluje

  1. Zapiske kupiš enkrat in ostanejo tvoji.
  2. V aplikaciji iz njih dobiš kartice, kvize in Mai, ki pozna gradivo.
  3. Ceno določi avtor. Prodajalec je Mislo AI, račun dobiš od nas.