Wprowadzenie do uczenia maszynowego - pjwstk

More documents

Recommendations

Info

Motywacja dla eksploracji danychSystemyWspomaganiaDecyzjiMarcinSydowWprowadzeniedo AIUczenieMaszynowePodsumowanieObserwacje:1 te dane s¡ interesuj¡ce i warte bada«2 s¡ zapisane w formie elektronicznej (ªatwe doautomatycznej analizy)3 jest ich za du»o by mogªy by¢ zanalizowane bez pomocykomputerów
Gªówne celeSystemyWspomaganiaDecyzjiMarcinSydowWprowadzeniedo AIUczenieMaszynowePodsumowanierozpoznawanie istotnych wzorców w danychwykrywanie trendów w danych (np. wczesne wykryciekryzysów ekonomicznych, itp.)przewidywanie przyszªo±ci na podstawie poprzednichobserwacjiklasykacja nowo-obserwowanych przypadkówgrupowanie obiektów podobnychW uczeniu maszynowym powy»sze cele realizowane s¡automatycznie lub przy niewielkim wsparciu czªowieka
Page 3: Sztuczna InteligencjaSystemyWspomag
Page 6 and 7: Krótka subiektywna i uproszczona h
Page 8 and 9: Silna i sªaba AISystemyWspomagania
Page 10 and 11: Wprowadzenie do uczenia maszynowego
Page 14 and 15: Idea uczenia z nadzoremSystemyWspom
Page 16 and 17: Przykªad, cdSystemyWspomaganiaDecy
Page 18 and 19: Tablica decyzyjna:obserwacje i atry
Page 20 and 21: Reprezentacja wiedzy: atrybuty nume
Page 22 and 23: Uczenie z nadzoremSystemyWspomagani
Page 24 and 25: Klasykacja, przykªad 2Botanika: ro
Page 26 and 27: Zbiór danych (fragment)SystemyWspo
Page 28 and 29: Inna wizualizacja rzutu na pªaszcz
Page 30 and 31: Inne przykªady problemu klasykacji
Page 32 and 33: Przykªad zadania regresjiSystemyWs
Page 34 and 35: Uczenie bez NadzoruSystemyWspomagan
Page 36 and 37: Wykrywanie przypadków nietypowych
Page 38: Dzi¦kuj¦ za uwag¦SystemyWspomaga

Wprowadzenie do uczenia maszynowego - pjwstk

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?