Ideja inteligentnega stroja je že od nekdaj vzbujala zanimanje velikega števila raziskovalcev z različnih področij. Glavni problem je problem učenja, ki predstavlja največjo oviro na poti do tega ...cilja. Obstaja več različnih metod učenja, od katerih ima vsaka izmed njih določene prednosti, seveda pa tudi slabosti. Prav zaradi teh se je porodila ideja po kombiniranju različnih metod v eno, boljšo metodo. Naučeno znanje lahko uporabimo za mnoge namene, v našem primeru za predikcijo oz. klasifikacijo novih vzorcev. V doktorski disertaciji je predstavljen nov pristop kombiniranja klasifikatorjev. Za razliko od statičnih hibridov predstavljeni multimetodni pristop podaja ogrodje za kombiniranje in izmenjavo znanja med različnimi metodami. Z dinamično kombinacijo metod poskušamo združiti dobre lastnosti le-teh in se hkrati izogniti slabim lastnostim. Iskanje rešitve smo tako razširili še z iskanjem najprimernejše kombinacije posameznih metod za zastavljeni problem. Glavni izziv je predstavljal način kombinacije različnih metod, kakor tudi zagotovitev modularnosti predstavljenega ogrodja. V disertaciji so združene ideje z različnih področjih strojnega učenja. Zaradi tega naloga zajema osnovna poglavja o problemu učenja, matematičnem modelu učenja in glavnih predstavnikov metod strojnega učenja, kakor tudi njihovih kombinacij v hibride. Hkrati je opisanih še nekaj originalnih idej s področja adaptacije problema, gradnje klasifikatorjev in prenosa znanja med posameznimi predstavitvami. V osnovi na učenje gledamo kot na transformacijo znanja z uporabo različnih metod skozi čas, ki predstavlja neke vrste evolucijo populacije zajetega znanja. Dodatno izvajamo evolucijo problema, ki se prilagaja trenutnim rešitvam problema in s tem dodatno izpostavlja zahtevne dele problema. Osrednji del predstavlja poglavje o multimetodnem pristopu, kjer opišemo modularno idejo združevanja na nivoju metod. V okviru disertacije je nastalo orodje MultiVeDec, ki je bilo preizkušeno na 13 učnih množicah za strojno učenje. Rezultati so potrdili osnovno hipotezo, da se lahko multimetodni pristop enakovredno kosa s posameznimi metodami in kombinacijo posameznih metod po metodi črne skrinjice in celo izboljša rezultate.
Vrsta gradiva - disertacija
Založništvo in izdelava - Maribor : [M. Lenič], 2003
Bibliografsko gradivo je bilo uspešno dodano na polico.
Dodajanje bibliografskega gradiva na polico ni uspelo.
Gradivo je že na polici.
Trajna povezava
URL:
Faktor vpliva
Dostop do baze podatkov JCR je dovoljen samo uporabnikom iz Slovenije. Vaš trenutni IP-naslov ni na seznamu dovoljenih za dostop, zato je potrebna avtentikacija z ustreznim računom AAI.
Leto
Faktor vpliva
Izdaja
Kategorija
Razvrstitev
JCR
SNIP
JCR
SNIP
JCR
SNIP
JCR
SNIP
Izberite knjižnično izkaznico:
Baze podatkov,
v katerih je revija indeksirana
Ime baze podatkov
Področje
Leto
Povezave do osebnih bibliografij avtorjev
Povezave do podatkov o raziskovalcih v sistemu SICRIS
Storitev za pridobivanje naslova trenutno ni dostopna, prosimo, poskusite še enkrat.
S klikom na gumb "V redu" boste potrdili zgoraj izbrano prevzemno mesto in dokončali postopek rezervacije.
S klikom na gumb "V redu" boste potrdili zgoraj izbrano prevzemno mesto in naslov za dostavo ter dokončali postopek rezervacije.
S klikom na gumb "V redu" boste potrdili zgoraj izbrani naslov za dostavo in dokončali postopek rezervacije.
Obvestilo
Trenutno je storitev za avtomatsko prijavo in rezervacijo nedostopna. Gradivo lahko rezervirate sami na portalu Biblos ali ponovno poskusite tukaj kasneje.
Citiranje
Funkcionalnost trenutno ni na voljo. Prosimo, poskusite kasneje.
