|
|
 |
|
|
|
|
|
|
| Detalji |
| Projekt: |
Algoritmi strojnog učenja i njihova primjena |
| Voditelj: |
Dragan Gamberger |
| Ustanova: |
Institut "Ruđer Bošković", Zagreb |
| Sažetak: |
Efikasno rukovanje znanjem je ograničavajući faktor računarske inteligencije. I premda je svrha predloženog projekta praktična realizacija zadataka tehnologija znanja, naš glavni predmet istraživanja je strojno učenje. Razlog je to što naši prethodni rezultati pokazuju da algoritmi strojnog učenja nisu samo moćni alati za inteligentnu analizu podataka i otkrivanje znanja, već da nam oni mogu pomoći i u strukturiranju postojećeg ljudskog znanja te da oni mogu biti pokretačka snaga postupaka pomoći pri odlučivanju.
Predmet rada je teorijsko i praktično istraživanje algoritama strojnog učenja. Pažnja će se posvetiti općenito problemu određivanja značajki, a posebno onih za induktivno učenje iz različitih složenih oblika podataka, uključujući vremenske signale, dvodimenzionalne slike, tekst i relacijske baze. Teorijski i praktično nastojat ćemo pokazati korisnost saturacijske teorije strojnog učenja. Radit ćemo na postupcima eliminacije šuma i sprečavanja preprilagođenja podacima.
Cilj je razvoj algoritama koji se djelotvorno mogu primjeniti u inteligentnoj analizi podataka i zadacima rukovanja znanjem. Primjene će biti u vrlo različitim područjima kao što su medicina, kemija, biologija i društvene znanosti. U svakom od tih područja usko ćemo surađivati s odgovarajućim ekspertima, nastojeći doći do novih rezultata koji se ne mogu postići drugim metodama. Cilj tih interdisciplinarnih istraživanja je postizanje rezultata koji su značajni za razvoj područja primjene, ali i za računarske znanosti kao potvrda kvalitete i primjenjivosti algoritama.
Između ostalog, važnost predloženog projekta je što on predstavlja nužnu podršku EU FP6 projektu HEARTFAID koji je započeo u veljači ove godine. U suradnji sa još deset europskih partnera unutar tri godine trebamo izgraditi platformu računarskih usluga koja treba poboljšati ranu dijagnozu zatajenja srca te povećati uspješnost kliničkih postupaka vezanih uz tu bolest. Unutar projekta koristit ćemo naše iskustvo u strojnom učenju za zadatke otkrivanja znanja, ali i za razvoj metodologije prikaza znanja i za pomoć pri odlučivanju. Iako projekt prvenstveno koristi i razvija suvremene računarske tehnike, on predstavlja interdisciplinarni rad sa rezultatima koji mogu biti vrlo značajni za medicinu. |
|
|
|
|
|
|
|
