PRIMERJAVA METOD STROJNEGA UČENJA DUCE IN HINT

Vsebina naloge:

Metodi strojnega učenja DUCE (glej Muggleton 1987) in HINT (Hierarchy INduction Tool, glej Zupan in sod. 1997) obe vključujeta mehanizme za odkrivanje struktur in vmesnih koceptov iz podatkov. Pri tem metodi uporabljata različne mehanizme: DUCE temelji na transformaciji primerov, HINT pa na dekompoziciji funkcij, ki jih ti primeri opišejo. Skupno vodilo obeh metod je zmanjšanje kompleksnosti, obe pa temeljita na generalizaciji in konstrukciji vmesnih konceptov.

Namen seminarske naloge je primerjava DUCE-a in HINT-a po kriterijih:

generalizacije; obe metodi iz učnih primerov zgradita klasifikator, vprašanje pa je, kako točen je ta pri klasifikaciji primerov, ki niso bili uporabljeni pri učenju,
kompleksnosti zgrajenega klasifikatorja.

Seminarsko nalogo sestavlja:

Reimplementacija sistema DUCE,
Primerjava DUCE-a in HINT-a na domenah, ki so opisane v (Zupan in sod. 1997). Pri tem naj študentje uporabijo implementacijo HINT-a v integriranem sistemu za strojno učenje ML*.

Literatura in viri:

S. Muggleton (1987) Structuring knowledge by asking questions. In (I. Bratko and N. Lavrač, eds.) Progress in Machine Learning, pages 218-229. Sigma Press.

B. Zupan, M. Bohanec, I. Bratko, J. Demšar (1997) Machine Learning by Function Decomposition. In (D. H. Fisher, Jr., ed.) Proc. Fourteenth International Conference on Machine Learning, pages 421-429. Morgan Kaufmann.

Web strani o funkcijski dekompoziciji in HINT-u so na voljo na http://diana.fri.uni-lj.si/decomp/decomposition.html.

Zahteve:

Zaželjeno je poznavanje jezika C++ ter poznavanje dela s tem jezikom na platformi PC.

Število študentov: 1 do 2

Mentorja:

Blaž Zupan
Odsek za inteligentne sisteme, soba S-21b
Institut Jožef Stefan, Jamova 39, Ljubljana
Tel: 177 3380
EMail: blaz.zupan@ijs.si

Janez Demšar
Laboratorij za umetno inteligenco
Fakuleta za računalništvo in informatiko
EMail: janez.demsar@fri.uni-lj.si

Govorilna ura: torek od 9. do 10. ure (na IJS) oz. po dogovoru