1-DAV-202 Data Management 2023/24
Previously 2-INF-185 Data Source Integration

Materials · Introduction · Rules · Contact
· Grades from marked homeworks are on the server in file /grades/userid.txt
· Dates of project submission and oral exams:
Early: submit project May 24 9:00am, oral exams May 27 1:00pm (limit 5 students).
Otherwise submit project June 11, 9:00am, oral exams June 18 and 21 (estimated 9:00am-1:00pm, schedule will be published before exam).
Sign up for one the exam days in AIS before June 11.
Remedial exams will take place in the last week of the exam period. Beware, there will not be much time to prepare a better project. Projects should be submitted as homeworks to /submit/project.
· Cloud homework is due on May 20 9:00am.


Difference between revisions of "Predbežné informácie k štátniciam"

From MAD
Jump to navigation Jump to search
 
Line 21: Line 21:
 
* Bachem O, Lucic M, Hassani H, Krause A. Fast and provably good seedings for k-means. In Advances in Neural Information Processing Systems 2016 (pp. 55-63). [https://papers.nips.cc/paper/6478-fast-and-provably-good-seedings-for-k-means.pdf]
 
* Bachem O, Lucic M, Hassani H, Krause A. Fast and provably good seedings for k-means. In Advances in Neural Information Processing Systems 2016 (pp. 55-63). [https://papers.nips.cc/paper/6478-fast-and-provably-good-seedings-for-k-means.pdf]
  
* Turk M, Pentland A. Eigenfaces for recognition. Journal of cognitive neuroscience. 1991 Jan;3(1):71-86. [http://www.academia.edu/download/30894770/jcn.pdf]
+
* Turk M, Pentland A. Eigenfaces for recognition. Journal of cognitive neuroscience. 1991 Jan;3(1):71-86. [https://www.mitpressjournals.org/doi/pdfplus/10.1162/jocn.1991.3.1.71]
  
 
==Okruhy učiva==
 
==Okruhy učiva==

Latest revision as of 09:40, 17 April 2019

Na tejto stránke sú predbežné neoficiálne informácie k magisterskému štátnicovému predmetu Bioinformatika a strojové učenie pre školský rok 2018/19. Môže ešte dôjsť k nejakým zmenám (najmä v oblasti dátových štruktúr), finálna verzia by sa v prebehu pár dní mala objaviť na stránke Katedry informatiky.

Úvod

Jedným z cieľov štátnic je uvedomiť si prepojenia medzi rôznymi predmetmi. Predmety v štátnicovom predmete Bioinformatika a strojové učenie navzájom súvisia, ale tieto súvislosti sa len v malej miere ukážu priamo v osnovách jednotlivých predmetov. Preto sme vybrali články z vedeckej literatúry, ktoré spájajú témy z viacerých predmetov a budú odrazovým mostíkom pre diskusiu na štátnych skúškach. Na štátnej skúške si vylosujete jeden z nižšie uvedených článov a trojicu otázok s ním súvisiacich. V prvej otázke bude vždy vašim cieľom sumarizovať hlavné výsledky článku a vysvetliť ich aj informatikom, ktorí nie sú priamo odborníkmi v oblasti zamerania článku. V tejto otázke očakávame cca 5-minútový prehľad článku s dôrazom na vysvetlenie potrebných pojmov a základných myšlienok článku, nie technických detailov. Druhá otázka bude z nižšie uvedených okruhov učiva. Môže ale nemusí súvisieť s témou článku. Tretia otázka bude podrobne vysvetliť niektorý technický detail článku (napr. nejakú časť algoritmu, zložitejšiu definíciu, dôkaz lemy, detaily experimentu a podobne). Po vylosovaní otázky dostanete k dispozícii vytlačený článok a budete mať aspoň hodinu času na prípravu, takže nie je potrebné tieto články poznať naspamäť. Pri príprave na štátnice vám odporúčame okrem opakovania si učiva v uvedených okruhoch pozrieť si aj uvedené články a s nimi súvisiacu terminológiu.

Články

  • Apostolico A, Bock ME, Lonardi S, Xu X. Efficient detection of unusual words. Journal of Computational Biology. 2000 Feb 1;7(1-2):71-94. [1]
  • Štefankovič D, Vempala S, Vigoda E. A deterministic polynomial-time approximation scheme for counting knapsack solutions. SIAM Journal on Computing. 2012 Apr 19;41(2):356-66. [2]
  • Dowell RD, Eddy SR. Evaluation of several lightweight stochastic context-free grammars for RNA secondary structure prediction. BMC Bioinformatics. 2004 Jun 4;5(1):1. [3]
  • Heng L, Durbin R. (2009): Fast and accurate short read alignment with Burrows-Wheeler transform. Bioinformatics 25(14): 1754-1760 [4]
  • Wieland SC, Cassa CA, Mandl KD, Berger B. Revealing the spatial distribution of a disease while preserving privacy. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2008 Nov 18;105(46):17608-13. [5]
  • Elias I, Lagergren J. Fast neighbor joining. Theoretical Computer Science. 2009 May 17;410(21):1993-2000. [6]
  • Bachem O, Lucic M, Hassani H, Krause A. Fast and provably good seedings for k-means. In Advances in Neural Information Processing Systems 2016 (pp. 55-63). [7]
  • Turk M, Pentland A. Eigenfaces for recognition. Journal of cognitive neuroscience. 1991 Jan;3(1):71-86. [8]

Okruhy učiva

V zátvorke skratky súvisiacich predmetov: AOP: Aproximácia optimalizačných problémov; G: Genomika; IDZ: Integrácia dátových zdrojov; MBI: Metódy v bioinformatike; NS: Neurónové siete; PaŠ: Pravdepodobnosť a štatistika; SU: Strojové učenie; VPDŠ: Vybrané partie z dátových štruktúr

  • Neurónové siete: viacvrstvový perceptrón, metóda spätného šírenia chyby, hlboké architektúry neurónových sietí (SU,NS)
  • Modelovanie sekvenčných dát: Skryté Markovove modely, podmienená pravdepodobnosť a Bayesove vety, Viterbiho a dopredný algoritmus, príklady využitia v bioinformatike (hľadanie génov a profilové HMM), rekurentné neurónové siete (MBI,PaŠ,NS)
  • Klasifikačné modely: support vector machines, rozhodovacie stromy, náhodné lesy, bagging, boosting (SU)
  • Regresia: lineárna a generalizovaná lineárna regresia, metóda najmenších štvorcov, štatistický model s normálnym rozdelením chýb, regularizácia (PaŠ,SU)
  • Teória strojového učenia: štatistický model strojového učenia, výchylka vs. rozptyl, preučenie a podučenie, PAC učenie, odhady pomocou VC dimenzie (SU,NS)
  • Strojové učenie bez učiteľa: zhlukovanie, samoorganizujúce sa zobrazenia, analýza hlavných komponentov, využitie na analýzu génovej expresie (SU,NS,MBI)
  • Testovanie štatistických hypotéz: Fisherov exaktný test, Welchov t-test, Mann-Whitneyho U-test, Bonferroniho korekcia viacnásobného testovania, log likelihood ratio test, príklady použitia testov v bioformatike (PaŠ,IDZ,MBI)
  • Stredná hodnota náhodnej premennej: linearita strednej hodnoty, Markovova a Čebyševova nerovnosť (PaŠ)
  • Limitné vety teórie pravdepodobnosti: centrálna limitná veta, Moivrova-Laplaceova veta, slabý zákon veľkých čísel (PaŠ)
  • Sekvenovanie DNA: technológie sekvenovania a ich charakteristiky (Sanger, Illumina, nanopórové sekvenovanie), skladanie genómov, deBruijnove grafy, RNA-seq (MBI,G)
  • Fylogenetika a komparatívna genomika: metóda spájania susedov, metóda úspornosti, Jukes-Cantorov model a iné substitučné modely, pozitívna a negatívna selekcia a jej vplyv na evolúciu biologických sekvencií (MBI, G)
  • Zarovnania a algoritmy na reťazcoch: lokálne a globálne zarovnávanie sekvencií, BLAST (jadrá zarovnaní), perfektné hešovanie, Bloomov filter, efektívna reprezentácia sekvencií (sufixové stromy a polia, Burrowsova–Wheelerova transformácia, FM index) (MBI,VPDŠ)
  • Metóda maximálnej vierohodnosti: odhad parametrov rozdelenia, nevychýlené odhady parametrov, metóda maximálnej vierohodnosti na rekonštrukciu fylogenetických stromov, Felsensteinov algoritmus, EM algoritmus, trénovanie skrytých Markovových modelov, hľadanie sekvenčných motívov (PaŠ, MBI)
  • Lineárne programovanie: lineárne a kvadratické programovanie, simplexová metóda, dualita, celočíselné lineárne programovanie a jeho využitie na riešenie ťažkých problémov v bioinformatike, využitie lineárneho programovania v aproximačných algoritmoch (deterministické zaokrúhľovanie, iterované zaokrúhľovanie, randomizované zaokrúhľovanie + derandomizácia, primárno-duálne metódy), semidefinitné programovanie a max-cut, využitie duality v support vector machines (kernelové metódy) (AOP, SU, MBI)
  • Aproximovateľnosť: Zložitostné triedy aproximačných algoritmov, PCP veta a jej použitie, AP-redukcia, APX úplné problémy, aproximovateľnosť problému obchodného cestujúceho, polynomiálne aproximačné schémy a príklady PTAS algoritmov (AOP)
  • Aplikácie formálnych jazykov: Knuth-Morris-Pratt algoritmus na hľadanie vzorky v texte, stochastické bezkontextové gramatiky, kovariačný model a rodiny RNA, Nussinovovej algoritmus (MBI, VPDŠ)
  • Modely dátových štruktúr: amortizovaná zložitosť a potenciálová funkcia, I/O model a B-stromy, cache-oblivious model a statický binárny strom s van Emde Boas rozložením, úsporné dátové štruktúry (rank a select) (VPDŠ)
  • Dátové štruktúry pre intervaly: range minimum query, lowest common ancestor, segmentové stromy, rozsahové stromy (VPDŠ)

Príklad otázok

Príklady otázok ku článku Glorot X, Bengio Y. Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks. [9]

Otázka 1: Sumarizujte hlavné výsledky článku a vysvetlite, prečo je skúmaný problém dôležitý pre moderné strojové učenie (ak v odpovedi na túto otázku nevysvetlíte, čo je neurónová sieť, pravdepodobne sa vás spýtame na definíciu)

Otázka 2: Vysvetlite, čo je normalizovaná inicializácia a na obrázkoch 7 a 9 vysvetlite, aký má normalizovaná inicializácia vplyv na priebeh učenia. (bude k dispozícii projektor, na ktorom sa dajú obrázky z článku ukázať)

Otázka 3: Štatistický model strojového učenia, výchylka vs. rozptyl, preučenie a podučenie