-
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.Type of material - dissertationPublication and manufacture - Maribor : [M. Lenič], 2003Language - slovenianCOBISS.SI-ID - 8642838
Author
Lenič, Mitja
Other authors
Kokol, Peter, 1957- |
Stiglic, Bruno
Topics
umetna inteligenca |
strojno učenje |
multimetodni pristop |
disertacije |
odločitvena drevesa |
nevronske mreže |
odkrivanje znanja |
hibridni pristop |
artificial intelligence |
machine learning |
multimethod approach |
decision trees |
neural networks |
knowledge discovery |
hybrid approach
![loading ... loading ...](themes/default/img/ajax-loading.gif)
Call number – location, accession no. ... |
Copy status | Reservation |
---|---|---|
Skladišče II 0000058430 Skladišče II 58430 |
available - reading room
|
![loading ... loading ...](themes/default/img/ajax-loading.gif)
![loading ... loading ...](themes/default/img/ajax-loading.gif)
![loading ... loading ...](themes/default/img/ajax-loading.gif)
Shelf entry
Permalink
- URL:
Impact factor
Access to the JCR database is permitted only to users from Slovenia. Your current IP address is not on the list of IP addresses with access permission, and authentication with the relevant AAI accout is required.
Year | Impact factor | Edition | Category | Classification | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
JCR | SNIP | JCR | SNIP | JCR | SNIP | JCR | SNIP |
Select the library membership card:
DRS, in which the journal is indexed
Database name | Field | Year |
---|
Links to authors' personal bibliographies | Links to information on researchers in the SICRIS system |
---|---|
Lenič, Mitja | 18433 |
Kokol, Peter, 1957- | 03782 |
Stiglic, Bruno | 03034 |
Select pickup location:
Material pickup by post
Notification
Subject headings in COBISS General List of Subject Headings
Select pickup location
Pickup location | Material status | Reservation |
---|
Please wait a moment.
ČUK reading room opening hours: Monday to Saturday from 9.00 to 24.00 and Sundays from 16.00 to 24.00. Information: 02 25 07 431, ukm@um.si