Prezentace se nahrává, počkejte prosím

Prezentace se nahrává, počkejte prosím

Metody strojového učení

ZveřejnilRobert Vopička

Podobné prezentace

Prezentace na téma: "Metody strojového učení"— Transkript prezentace:

1 Metody strojového učení
Petr Bastl Jan Kučera Dana Léwová

2 Klasifikační problém Popis pomocí příznaků (parametrů)
Popis pomocí struktury objektu

3 Druhy učení Učení s učitelem Učení bez učitele

4 Metody strojového učení
Statistické metody Umělé neuronové sítě Rozhodovací stromy a lesy Genetické algoritmy

5 Statistické a základní metody
Bayesův klasifikátor NN (Nearest Neighbour = „nejbližší soused“)

6 Umělé neuronové sítě (UNS)
Vznik Stavba Učení UNS

7 Rozhodovací stromy a lesy
Typy uzlů Propojení stromů- lesy

8 Genetické algoritmy Selekce (dle hodnoty fitness) Křížení Mutace
Chromosome 1 11011 | Chromosome 2 11011 | Offspring 1 Offspring 2

9 Využití Expertní systémy Data Mining AI, AL Aproximace funkcí …..

Stáhnout ppt "Metody strojového učení"

Podobné prezentace

Automatizační a měřicí technika (B-AMT)

Automatizační a měřicí technika (B-AMT)
Vzorová písemka Poznámka: Bonusové příklady jsou nepovinné, lze za ně ale získat body navíc. (2 body) Definujte pojem gradient. Vypočítejte gradient funkce.

Vzorová písemka Poznámka: Bonusové příklady jsou nepovinné, lze za ně ale získat body navíc. (2 body) Definujte pojem gradient. Vypočítejte gradient funkce.
Automatická fonetická segmentace pomocí UNS Registr - 36 neuronových sítí MLNN (pro každou českou hlásku jedna UNS) Trénovací množina: databáze promluv.

Automatická fonetická segmentace pomocí UNS Registr - 36 neuronových sítí MLNN (pro každou českou hlásku jedna UNS) Trénovací množina: databáze promluv.
Topologie neuronových sítí (struktura, geometrie, architektura)

Topologie neuronových sítí (struktura, geometrie, architektura)
Problém obchodního cestujícího a příbuzné úlohy Projekt katedry aplikované matematiky – K611 FD ČVUT.

Problém obchodního cestujícího a příbuzné úlohy Projekt katedry aplikované matematiky – K611 FD ČVUT.
Optimalizace logistického řetězce

Optimalizace logistického řetězce
Genetické algoritmy [GA]

Genetické algoritmy [GA]
Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN - P1 Prof.Ing. Jana Tučková,CSc. Katedra teorie.

Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN - P1 Prof.Ing. Jana Tučková,CSc. Katedra teorie.
Úvod do umělé inteligence

Úvod do umělé inteligence
Automated data mining Ing. Jan Černý Czech Technical University in Prague Faculty of Information Technology.

Automated data mining Ing. Jan Černý Czech Technical University in Prague Faculty of Information Technology.
Ondřej Pokorný ČVUT v Praze FJFI.

Ondřej Pokorný ČVUT v Praze FJFI.
DOK „Umělá inteligence“ v DOK (i jinde). NEURONOVÉ SÍTĚ.

DOK „Umělá inteligence“ v DOK (i jinde). NEURONOVÉ SÍTĚ.
Strojové učení I (Mitchell93) učicí množina příkladů hledáme generalizaci učicí množiny ověřujeme na testovací množině pokrytí, přesnost, F-kriterium.

Strojové učení I (Mitchell93) učicí množina příkladů hledáme generalizaci učicí množiny ověřujeme na testovací množině pokrytí, přesnost, F-kriterium.
Generátor čtyřúhelníkové sítě Petr Frantík F AKULTA STAVEBNÍ V YSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V B RNĚ.

Generátor čtyřúhelníkové sítě Petr Frantík F AKULTA STAVEBNÍ V YSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V B RNĚ.
Využití umělých neuronových sítí k urychlení evolučních algoritmů

Využití umělých neuronových sítí k urychlení evolučních algoritmů
Komprese barev Jakub Gemrot Ondřej Burkert. Popis problému Běžné obrázky mají 16,7 mil. barev Běžné obrázky mají 16,7 mil. barev Problém: Jak je rozumně.

Komprese barev Jakub Gemrot Ondřej Burkert. Popis problému Běžné obrázky mají 16,7 mil. barev Běžné obrázky mají 16,7 mil. barev Problém: Jak je rozumně.
Návrh a optimalizace filtru OTA-C s využitím heuristických algoritmů ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta elektrotechnická Katedra teorie obvodů.

Návrh a optimalizace filtru OTA-C s využitím heuristických algoritmů ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta elektrotechnická Katedra teorie obvodů.
Odpovědi na otázky Praha 2007 Bc. Dalibor Barri ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta elektrotechnická Katedra mikroelektroniky.

Odpovědi na otázky Praha 2007 Bc. Dalibor Barri ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta elektrotechnická Katedra mikroelektroniky.
ADT Strom.

ADT Strom.
Decision Trees & Genetic Programming 1 Klasické DT V některých případech nepraktické.

Decision Trees & Genetic Programming 1 Klasické DT V některých případech nepraktické.

Podobné prezentace

Reklamy Google