Overview
Naměřená data často vykazují multimodální povahu. Typickým příkladem takových dat mohou být údaje získané během dopravní špičky, které se liší mezi ranními hodinami, kdy všichni jedou do práce či školy, poledním útlumem, odpolední špičkou a nočním provozem. Při analýze takových dat tedy nestačí použít jeden model, ale je zapotřebí směsi modelů, které popisují jednotlivé fáze dopravní špičky zvlášť a přepínají se v čase. Volba vhodných modelů je klíčovým úkolem, který prostřednictvím pochopení chování měřených veličin přispěje ke zlepšení přesnosti jejich predikce. Během stáže se student seznámí s bayesovskými rekurzivními algoritmy pro analýzu spojitých, diskrétních a sčítacích multimodálních dat, získá zkušenosti s implementací a testováním algoritmů v programovacím prostředí Scilab a bude se podílet na provádění experimentů a vyhodnocování výsledků.
