Inżynieria danych

W opracowaniu zastosowano elementy analizy koszykowej w celu znalezienia reguł asocjacyjnych pozwalających klasyfikować określone próbki dźwięków. Główną ideą jest zastosowanie domkniętych wzorców częstych oraz rozszerzeń domkniętych zachowujących wzorzec (algorytm LCM). Zaprezentowano także kilka modyfikacji algorytmu, które usprawniają jego działanie. Opracowanie zamyka przykład zastosowania algorytmu.

Prezentacja

Podczas seminarium zostały przedstawione najpopularniejsze formaty zapisu obrazów. Tytułem wprowadzenia zostały omówione PCX, BMP i GIF, ale główna część dotyczyła JPEG i JPEG2000: sposobu zapisu, algorytmu kompresji i poszczególnych, często mało znanych, dodatkowych funkcji.

Prezentacja
Obrazek 1
Obrazek 2
Obrazek 3
Obrazek 4

W swojej prezentacji pokażę w jaki sposób można przekształcać dane pomiarowe ze sprawnych i uszkodzonych silników, aby wychwycić pomiędzy nimi różnice. Głównymi narzędziami analizy będą transformaty matematyczne (takie jak Fouriera bądź trygonometryczna) oraz proste rachunki macierzowe.

Będę mówił o zagadnieniach technicznych związanych z zapisywaniem zdjęć w formatach JPG, TIFF, RAW, manipulacjach tymi obrazami i różnych podejściach do zarządzania całymi kolekcjami takich plików.

Referat traktuje o uczeniu maszynowym, w przypadku, gdy dane wejściowe oraz wyjściowe posiadają strukturę, którą da się opisać przy pomocy rozmaitości. Proste przykłady np. uczenie na sferze zostanie przedstawione, by zobrazować działanie algorytmu. Główną pracą, o którą opiera się referat jest załączona praca prof. Mattiasa Heina.

Materiały:

• Means and Averaging in the Group of Rotations
• Robust Nonparametric Regression with Metric-Space valued Output

Podczas referatu przedstawione będą dwa zagadnienia oraz przykładowe wyniki:
-zastosowanie analizy korespondencji w analizie danych tekstowych ze stenogramów sejmu i senatu
-przedstawienie metody semi supervised learning oraz wyników zastosowań do analizy danych genomicznych

Pliki pomocnicze do prezentacji:
WIG20.csv
WIG20_2005.csv
WIG20_2010.csv

Podczas seminarium postaramy się zaprezentować technologie MapReduce, HDFS oraz HBase oraz pokazać praktyczny przykład wykorzystania tych technologii do wykonania obliczeń rozproszonych.

Prezentacja

Przykład z tutoriala

Marcin Pitera, Tomasz Drożdż (AGH) – Modelowanie portfela akcji przy użyciu modelu copula-GARCH :
Abstrakt:
Postaramy się przybliżyć ogólnie pojęcie kopuł i wyjaśnić dlaczego często są one używane przy modelowania wielowymiarowej zależności w statystyce. Pokażemy kilka podstawowych rodzin kopuł i omówimy najpopularniejsze metody estymacji. Na końcu pokażemy numeryczny przykład, wykorzystujący model GARCH(1,1) (z rozkładem t-studenta) oraz przykładowe rodziny kopuł do modelowania zachowania się ceny portfela akcji.

Prezentacja pdf

Pobieżnie przeszukałem internet w poszukiwaniu opisu pakietu fGarch, wybrany link:
Grant V. Farnsworth Econometrics in R (CRAN)
Plik pochodzi z CRAN, jak ktoś zna inne źródła o tej tematyce, będę wdzięczny za podanie, zamieszczę tu wtedy linki.

Artur Drozd – Kompresja JPEG
Abstrakt:
Przedstawię algorytm kompresji z najpopularniejszego formatu do zapisu grafiki rastrowej.
Słowa kluczowe: transformata kosinusowa (DCT), kwantyzacja, kodowanie Huffmana.
Referat pdf
Pliki pomocnicze (octave i inne )