Narodna in univerzitetna knjižnica, Ljubljana (NUK)
-
Hibridni pristopi strojnega učenja : doktorska disertacijaZorman, MilanV disertaciji se ukvarjamo z izboljšavo klasičnih odločitvenih dreves. Ta metoda strojnega učenja je znana po tem, da je zmožna akumulirano znanje in potek odločanja podati na človeku razumljiv ... način. Žal pa odločitvena drevesa v nekaterih primerih nimajo dovolj moči, da bi zajela znanje, ki bi zadostovalo za gradnjo uspešnega klasifikatorja. Čeprav je med originalnimi prispevki predstavljena tudi metoda izboljšane dinamične diskretizacije numeričnih atributov, je glavni poudarek disertacije na gradnji novih osnovnihin sestavljenih hibridnih metod, ki bi s kombinacijo konektivističnih in simboličnih metoduspele doseči in preseči obstoječe hibride ter klasične metode za gradnjo odločitvenih dreves. V disertaciji smo v ta namen postavili dve hipotezi, od katerih se je prva nanašala na novo metodo diskretizacije numeričnih atributov, druga pa na nove hibridne metode. Najprej smo podrobno opisali vse osnovne metode, ki so nam služile za gradnjo osnovnih hibridov. Odločitvena drevesa z vsemi pripadajočimi postopki in nastavitvami, izvedenko nevronskih mrež, imenovano backpropagation nevronske mreže in grobe množice. Jedro disertacije predstavljajo opisi hibridnih metod. Pri tem smo postavili temelje za predstavitev popolnoma novih osnovnih in sestavljenih hibridov, ki so glavni originalni prispevek te disertacije, tako smo opisali nov osnovni hibrid nevronskih mrež in grobih množic in še en nov osnovni hibrid odločitvenih dreves in nevronskih mrež - gradnja po korakih. S pomočjo teh osnovnih hibridov smo tvorili nove sestavljene hibride, ki so imeli za cilj tvoriti čim boljše končno odločitveno drevo. Ti trije novi sestavljeni hibridi so: a) sestavljen hibrid odločitveno drevo - nevronska mreža - odločitveno drevo (gradnja po korakih) b) sestavljen hibrid grobe množice - nevronska mreža - odločitveno drevo c) sestavljen hibrid grobe množice - nevronska mreža - odločitveno drevo (gradnja po korakih). Vse nove metode smo s pomočjo orodja MtDeciT 3.0 testirali na devetih učnih množicah, od katerih jih je bilo osem s področja medicine in ena s področja botanike. Tri medicinske učne množice so realne učne množice, medtem ko je preostalih šest referenčnih. Uporaba izboljšane dinamične diskretizacije je dala dobre rezultate na vseh učnih množicah, še posebej na tistih, pri katerih je možnih več odločitev. Pri sestavljenih hibridih smo dosegli malo slabše rezultate od pričakovanih, kar je posledica pomanjkljivosti posameznih osnovnih hibridov. Težave so se pojavile pri učenju nevronskih mrež, iskanju najpomembnejših atributov v nevronskih mrežah ter uporabi grobih množic. Kljub temu so hibridi, ki niso vsebovali grbih množic, dosegli na nekaterih učnih množicah dobre rezulate. Na koncu disertacije so podani še komentarji in možne izboljšave predstavljenih hibridnih metod.Vrsta gradiva - disertacija ; neleposlovje za odrasleZaložništvo in izdelava - Maribor : [M. Zorman], 2001Jezik - slovenskiCOBISS.SI-ID - 6450198
Avtor
Zorman, Milan
Drugi avtorji
Kokol, Peter, 1957-
Teme
Strojno učenje |
Disertacije |
umetna inteligenca |
hibridni pristopi |
odločitvena drevesa |
nevronske mreže |
grobe množice |
dinamična delitev
Rezervirajte gradivo na želenem mestu prevzema.
Mesto prevzema |
Status gradiva | Rezervacija |
---|---|---|
Časopisna čitalnica |
prosto - za čitalnico
|
|
Velika čitalnica |
prosto - za čitalnico
|
Signatura – lokacija, inventarna št. ... |
Status izvoda |
---|---|
GS II 0000526197 glavno skladišče GS II 526197 glavno skladišče |
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 |
---|---|
Zorman, Milan | 17876 |
Kokol, Peter, 1957- | 03782 |
Vir: Osebne bibliografije
in: SICRIS
Izberite prevzemno mesto:
Prevzem gradiva po pošti
Naslov za dostavo:
Med podatki člana manjka naslov.
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.
Gesla v Splošnem geslovniku COBISS
Izbira mesta prevzema
Gradivo iz matične enote je brezplačno. Če je gradivo na mesto prevzema dostavljeno iz drugih enot, lahko knjižnica to storitev zaračuna.
Mesto prevzema | Status gradiva | Rezervacija |
---|
Rezervacija v teku
Prosimo, počakajte trenutek.
Rezervacija je uspela.
Rezervacija ni uspela.
Rezervacija...
Članska izkaznica:
Mesto prevzema:
Naročanje gradiva za izposojo v čitalnice
Naročanje kopij člankov
Urnik dostave gradiva z oznako DS v signaturi