Přehled studia |
Přehled oborů |
Všechny skupiny předmětů |
Všechny předměty |
Seznam rolí |
Vysvětlivky
Návod
Anotace:
Cílem statistického strojového učení je návrh systémů (modelů a algoritmů) pro řešení daných úloh na základě jejich částečné znalosti a příkladů. Aplikace strojové učení lze například nalézt ve zpracování zvuku a obrazu. Předmět má dva hlavní cíle:
| 1. | | prezentovat základní koncepty jako je minimalizace risku, maximálně věrohodný odhad a Bayesovské učení včetně teoretických aspektů uvedených metod |
| 2. | | popsat nejdůležitější modely pro regresi a klasifikaci a ukázat, jak lze tyto modely učit pomocí vysvětlených konceptů |
Studenti získají schopnost konstruovat učící systémy pro běžné aplikace kombinováním vhodných modelů a metod učení.
Osnovy přednášek:
Předmět bude pokrývat následující témata"
- Minimalizace empirického rizika, konzistence, generalizační meze
- Jádrové metody, RKHS, kernel SVM a regrese
- Učení s částečnou supervizí
- Učení bez učitele, EM algoritmus, směsi distribucí
- Bayesovské učení
- Hluboké (konvenční) neuronové sítě a Boltzmann machines (grafické modely)
- Metody učení s učitelem pro hluboké neuronové sítě
- Hopfieldovy sítě a minimalizace energie (MAP odhad v MRF)
- Structured output SVM
- Vzorkovací metody, vzorkování z modelů
- Ensemble learning, random forests
Osnovy cvičení:
Cvičení budou věnovaná implementaci vybraných praktických metod odpřednášených během kurzu. Kromě implementace se na cvičení se budou řešit i teoretické úlohy.
Literatura:
| 1. | | M. Mohri, A. Rostamizadeh and A. Talwalkar, Foundations of Machine Learning, MIT Press, 2012 |
| 2. | | K.P. Murphy, Machine Learning: A Probabilistic Perspective, MIT Press, 2012 |
| 3. | | T. Hastie, R. Tibshirani and J. Friedman, The Elements of Statistical Learning, Springer, 2010 |
Požadavky:
Požadavky předmětu:
- znalost základů teorie pravděpodobnosti a statistiky v rozsahu odpovídajícím kurzu "Pravděpodobnost, statistika a teorie informace" (A0B01PSI)
- znalost teorie statistického rozhodování, základních metod klasifikace a strojového učení v rozsahu odpovídajícím kurzu "Rozpoznávání a strojové učení" (A4B33RPZ)
Předmět je zahrnut do těchto studijních plánů:
| Stránka vytvořena 6.12.2024 17:50:34, semestry: Z/2025-6, Z,L/2024-5, připomínky k informační náplni zasílejte správci studijních plánů |
Návrh a realizace: I. Halaška (K336), J. Novák (K336) |