Strojové učenie

Cieľom tohto predmetu je poskytnúť študentom poznatky o širokej škále metód strojového učenia a o vhodnosti týchto metód na riešenie praktických problémov. Po absolvovaní predmetu by študenti mali mať vedomosti z oblasti automatického učenia logických konjunkcií s učiteľom, prehľadávania priestoru pojmov, segmentácie priestoru príkladov, učenia prahových prvkov s učiteľom, učenia bez učiteľa, zhlukovania, optimalizácie presnosti učenia a výpočtovej teórie učenia.

Osnova predmetu:

- Ciele a delenie strojového učenia, prehľadávanie priestoru pojmov.

- Generovanie produkčných pravidiel, rozhodovacích stromov a zoznamov.

- Reprezentácia a použitie prahových pojmov a etalónov.

- Pravdepodobnostný pojem a Bayes-ovská klasifikácia.

- Učenie odmenou a trestom, zhlukovanie.

- Výpočtová teória učenia, zložená klasifikácia pomocou metód boosting a bagging.

- Základné princípy kognitívnych algoritmov.

- Aplikačné možnosti metód strojového učenia (dolovanie webu, klasifikácia dokumentov a pod.).

Power Point prezentácie prednášok sú dostupné na; linktext.

Študijná literatúra:

Machová, K.: Strojové učenie. Princípy a algoritmy. Elfa, Košice, 2002. Strojové učenie. Princípy a algoritmy.

Machová, K.: Strojové učenie v systémoch spracovania informácií. Elfa, 2009, Košice, 85s., ISBN 978-80-8086-130-8.

Mitchell, T.M.: Machine learning. McGraw-Hill Companies, 1997.

Machová, K., Bednár, P., Mach, M.: Various Approaches to Web Information Processing. Computing and Informatics, Vol. 26, No. 3, 2007, Bratislava, 301-327, ISSN 1335-9150.

student: StrojoveUcenie (last edited 2012-02-15 09:26:02 by KristinaMachova)

Center for Intelligent Technology is equipped with 16 NAO Humanoid Robots for research and educational purposes towards Intelligent technologies.

Annually the branch of AI finishaprx. 25 people in Bc. and MSc. . PhD level is also very active - we do have 11 alumni in AI past 15 years in branch of AI.