-
Multimetodna gradnja klasifikacijskih sistemov : doktorska disertacijaLenič, MitjaIdeja 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 - disertacijaZaložništvo in izdelava - Maribor : [M. Lenič], 2003Jezik - slovenskiCOBISS.SI-ID - 8642838
Avtor
Lenič, Mitja
Drugi avtorji
Kokol, Peter, 1957- |
Stiglic, Bruno
Teme
umetna inteligenca |
strojno učenje |
multimetodni pristop |
odločitvena drevesa |
nevronske mreže |
odkrivanje znanja |
hibridni pristop |
artificial intelligence |
machine learning |
multimethod approach |
decision trees |
neural networks |
knowledge discovery |
hybrid approach
Knjižnica | Signatura – lokacija, inventarna št. ... | Status izvoda |
---|---|---|
Knjižnica tehniških fakultet, Maribor | pisarna A-003 (FERI) DD LENIČ M. MULTIMETODNA | prosto - za čitalnico |
Univerzitetna knjižnica Maribor | Skladišče II 58430 | prosto - za čitalnico |
Vnos na polico
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 |
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 |
---|---|
Lenič, Mitja | 18433 |
Kokol, Peter, 1957- | 03782 |
Stiglic, Bruno | 03034 |
Izberite prevzemno mesto:
Prevzem gradiva po pošti
Obvestilo
Gesla v Splošnem geslovniku COBISS
Izbira mesta prevzema
Mesto prevzema | Status gradiva | Rezervacija |
---|
Prosimo, počakajte trenutek.