Konstruktivna indukcija

author: Janez Demšar, Faculty of Computer and Information Science, University of Ljubljana
published: Feb. 25, 2007,   recorded: November 2002,   views: 272

Related content

Report a problem or upload files

If you have found a problem with this lecture or would like to send us extra material, articles, exercises, etc., please use our ticket system to describe your request and upload the data.
Enter your e-mail into the 'Cc' field, and we will keep you updated with your request's status.
Lecture popularity: You need to login to cast your vote.
  Delicious Bibliography

Description

Konstruktivna indukcija (CI) je veja strojnega učenja, ki združuje obstoječe atribute v nove, potencialno uporabnejše atribute. Večina postopkov CI deluje tako, da bolj ali manj premišljeno izbira pare (trojke, četverke...) obstoječih atributov, jih s kakim od vnaprej podanih operatorjev združi v nov atribut in, morda, še oceni njegovo kvaliteto. Funkcijska dekompozicija je nekoliko netipičen postopek konstruktivne indukcije, saj operatorjev ne izbira iz vnaprej pripravljenega nabora, temveč jih sestavlja sama. Izvirno je bil algoritem razvit za potrebe načrtovanja preklopnih vezij, za strojno učenje pa sta ga usposobila Blaž Zupan in Marko Bohanec, tako da sta mu dodala zmožnost obravnave neznanih vrednosti, večvrednostnih atributov in suma. V seminarju bomo predstavili nove možne izboljšave postopka. Algoritem bomo najprej posplošili, tako da bomo začrtali nekoliko splošnejši okvir postopkov konstruktivne indukcije brez vnaprej podanih operatorjev. Nato bomo opazovali, kako zamenjava posameznih komponent funkcijske dekompozicije vpliva na njeno delovanje v različnih pogojih, kot so (pre)majhne učne množice ali bolj zapleteni ciljni atributi.

Link this page

Would you like to put a link to this lecture on your homepage?
Go ahead! Copy the HTML snippet !

Write your own review or comment:

make sure you have javascript enabled or clear this field: