Umela Inteligencia | 30.3.2020 11:22

Zhrnutie prednášky

Prednáška zhŕňa induktívne učenie: počet tried je pevne daný a systém využíva iba trénovacie príklady. Zavádza pojem klasifikátora ako zobrazenia vzorov do tried, princíp generalizácie a nežiaduci jav preúčenia, keď sa model naučí iba trénovacie dáta a zle zovšeobecňuje. Na príklade detekcie spamu je ukázané, ako sa z početnosti slov v spamových a bežných správach odhadujú pravdepodobnosti a vyhodnocuje celá správa. Následne je predstavený naivný bayesovský klasifikátor, ktorý predpokladá nezávislosť atribútov, a historická poznámka o Thomasovi Bayesovi a využití bayesovskej štatistiky pri hľadaní čiernych skriniek lietadla Air France.

• - Pri induktívnom učení je počet tried fixný a používajú sa iba trénovacie príklady.
• - Klasifikátor je zobrazenie, ktoré každému vzoru priradí triedu.
• - Generalizácia je základný princíp strojového učenia; preúčenie je nežiaduci jav, keď model funguje len na trénovacích dátach.
• - Jednoduchý spamový filter počíta početnosť slov v spamových a bežných správach a z nich odhaduje pravdepodobnosti.
• - Naivný bayesovský klasifikátor vychádza z podmienených pravdepodobností a predpokladá nezávislosť atribútov, preto je zjednodušený, ale ľahko vysvetliteľný.
• - Thomas Bayes formuloval Bayesovu vetu o podmienenej pravdepodobnosti, ktorá sa použila napríklad pri hľadaní čiernych skriniek lietadla Air France.

Zhrnutie pripravené s pomocou AI z prepisu videa.