Přejít na obsah

Strojové učení, řešení úloh a rozpoznávání (SUR)

Kredity: 6 ( Přednášky: 3, Cvičení: 2)
Semestr: ZS
Zakončení: zp; zk
Garant: Psutka Josef
Přednášející: Psutka Josef Psutka Josef V.
Cvičící: Psutka Josef, Psutka Josef V.

Anotace

Cílem předmětu je seznámit studenty se základními metodami z oblasti strojového řešení úloh, strojového učení a rozpoznávání. Vedle teoretických poznatků si student osvojí i praktické postupy při řešení vybraných úloh z probíraných oblastí, a to formou zpracování samostatných semestrálních prací. 

Přehled látky

Úvod, strojové řešení úloh. Algoritmy prohledávání grafů, optimální a suboptimální strategie prohledávání, Astar. 
Klasifikační úloha. Klasifikace založená na Bayesově teorie rozhodování. Odhad parametrů pravděpodobnostního klasifikátoru metodou maximální věrohodnosti. EM algoritmus. Lineární klasifikátory. SVM (Support Vector Machines) klasifikátory. 
Neuronové sítě. Bayesovské sítě. 
Klasifikátory pro předměty a jevy popsané řetězci (vektorů) příznaků, kontextově závislé klasifikátory; klasifikace na principu porovnávání vzorů (dynamické programování); Klasifikace s využitím skrytých Markovových modelů. 
Učení s využitím rozhodovacích stromů. 
Učení bez učitele, hierarchické a nehierarchické metody shlukování. Gaussovské směsi, shlukování s maximální věrohodností. 
Výběr a uspořádání příznaků, Karhunen-Loeve transformace, Independent Component Analysis. 
Závěr, rezerva. 



Požadavky

Zápočet: Samostatné vyřešení zadané úlohy (PC), vypracování referátu, účast na vybraných cvičeních nebo (externí) vyřešení odpovídajících příkladů. 
Zkouška: znalost přednášené problematiky + diskuze k samostatně vyřešeným úlohám (ze cvičení). 



Literatura

  • Rozšiřující: Kotek, Z., Mařík, V., Hlaváč, V., Psutka, J., Zdráhal, Z. Metody rozpoznávání a jejich aplikace. Academia, Praha, 1993. ISBN 80-200-0297-9. 
  • Rozšiřující: Duda, R.O., Hart, P.E., Stork, D.G. Pattern Classification. Wiley, 2000. ISBN 978-0-471-05669-0. 
  • Doporučená: Theodoridis, S., Kouroumbas, K. Pattern recognition. Elsevier, 2008. ISBN 978-1-597-49272-0. 
  • Doporučená: Bishop, C.M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006. ISBN 978-0387-31073-2. 
  • Doporučená: Mařík V. a kol. Umělá inteligence 1. Academia, Praha, 1993. ISBN 80-200-0496-3.