[SLO] Odkrivanje zakonitosti v podatkih je proces odkrivanja vzorcev in modelov, opisanih s pravili ali drugimi človeku razumljivimi formalizmi za predstavitev znanja. Najpomembnejši del tega procesa predstavlja podatkovno rudarjenje, ki vključuje uporabo metod, tehnik in orodij za avtomatsko konstrukcijo vzorcev in modelov iz podatkov.

Cilji predmeta so:

  • predstaviti osnove podatkovnega rudarjenja, postopke odkrivanja zakonitosti v podatkih ter metodologijo CRISP-DM,
  • predstaviti izbrane metode in tehnike podatkovnega rudarjenja,
  • predstaviti metodologijo ocenjevanja rezultatov.

[ENG] Knowledge discovery in databases is a process of discovering patterns and models, described by rules or other human understandable representation formalisms. The most important step in this process is data mining, performed by using methods, techniques and tools for automated constructions of pattrns and models from data.

The course objectives are to:

  • introduce the basics of data mining, the process of knowledge discovery in databases and the CRISP-DM methodology,
  • present selected data mining methods and techniques,
  • present the methodology for result evaluation.