Prezentace se nahrává, počkejte prosím

Prezentace se nahrává, počkejte prosím

Memory-based Learning Učení založené na paměti (výtah z přednášky Waltera Daelemanse, GSLT, Göteborg 2003) + TiMBL -ukázka použití programu Jiří Mírovský,

Podobné prezentace


Prezentace na téma: "Memory-based Learning Učení založené na paměti (výtah z přednášky Waltera Daelemanse, GSLT, Göteborg 2003) + TiMBL -ukázka použití programu Jiří Mírovský,"— Transkript prezentace:

1 Memory-based Learning Učení založené na paměti (výtah z přednášky Waltera Daelemanse, GSLT, Göteborg 2003) + TiMBL -ukázka použití programu Jiří Mírovský, ÚFAL, 2005

2 Učení a klasifikace ➲ Učení: ● ulož trénovací příklady do paměti ➲ Klasifikace testovacího příkladu X: ● porovnej X s každým příkladem v paměti: ● spočítej vzdálenost mezi X a příkladem v paměti ● aktualizuj k dosud nalezených nejbližších příkladů (sousedů) ● nejvýznamnější třídu mezi k nejbližšími sousedy vezmi jako klasifikaci příkladu X

3 Vlastnosti MBL ➲ příklad tzv. líné metody ➲ dobře zobecňuje ➲ dobře zvládá výjimky ➲ neabstrahuje ➲ náročná na paměť a práci s ní

4 Parametry ➲ jádro algoritmu MBL ➲ tři hlavní parametry: ● reprezentace příkladů ( samozřejmě, jako u všech ostatních metod strojového učení ) ● určení podobnosti příkladů (metrika) ● výběr nejvýznamnější třídy z k nejbližších sousedů

5 Metriky -metrika překrytí ➲ metrika překrytí ● počet atributů s různými hodnotami (u nečíselných atributů)

6 Metriky -MVDM ➲ Modified Value Difference Metric (modifikovaná metrika různosti hodnot) ● pro nečíselné atributy ● 'p' a 'b' ve fonetice jsou podobnější než 'p' a 'a' ● jak často se v 1 vyskytuje se stejnými třídami jako v 2

7 Metriky -váhy atributů ➲ různé váhy atributů ● výpočet vah: např. informační zisk: ● spočítej základní entropii dat H ● pro každý atribut: ● rozděl data na množiny dané hodnotami atributu ● spočítej entropii každé z těchto množin ● spočítej váženou průměrnou entropii těchto množin ● rozdíl této vážené průměrné entropie a základní entropie dat H je informační zisk daného atributu

8 Výběr z k nejbližších sousedů ➲ třída s největší četností vyhrává ➲ hlasování vážené vzdáleností ● lineárně, inverzně, exponenciálně ➲ řešení nerozhodných případů

9 TiMBL ➲ Tilburg Memory-Based Learner ➲ ➲ zdarma pro výzkum a vzdělávání ➲ implementace mnoha variant MBL


Stáhnout ppt "Memory-based Learning Učení založené na paměti (výtah z přednášky Waltera Daelemanse, GSLT, Göteborg 2003) + TiMBL -ukázka použití programu Jiří Mírovský,"

Podobné prezentace


Reklamy Google