Logo ČVUT
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE
STUDIJNÍ PLÁNY
2018/2019

Rozpoznávání a strojové učení

Přihlášení do KOSu pro zápis předmětu Zobrazit rozvrh
Kód Zakončení Kredity Rozsah Jazyk výuky
B4B33RPZ Z,ZK 6 2p+2c česky
Korekvizita:
Bezpečnost práce v elektrotechnice pro bakaláře (BEZB)
Základní školení BOZP (BEZZ)
Předmět nesmí být zapsán současně s:
Pattern Recognition and Machine Learning (AE4B33RPZ)
Pattern Recognition and Machine Learning (BE5B33RPZ)
Přednášející:
Ondřej Drbohlav, Jiří Matas (gar.)
Cvičící:
Ondřej Drbohlav, Jiří Matas (gar.), Michal Neoral, Jonáš Šerých, Radim Špetlík, Milan Šulc
Předmět zajišťuje:
katedra kybernetiky
Anotace:

Základní úlohou rozpoznávání je nalezení strategie rozhodování minimalizující ztrátu plynoucí z chybných rozhodnutí. Potřebná znalost o (typicky statistickém) vztahu příznaků, t.j. pozorovatelných vlastností objektů a skrytých parametrů objektů z dané třídy je získána učením. Jsou představeny základní formulace úlohy rozpoznávání a principy učení. Návrh, učení a vlastnosti základních typů klasifikátorů (perceptron, support vector machines, adaboost a neuronové sítě) jsou rozebrány do hloubky.

Požadavky:

Předpokládá se znalost lineární algebry, mat. analýzy a pravděpodobnosti a statistiky.

Osnova přednášek:

1. Úvod. Formulace úloh řešených v rozpoznávání. Mapa předmětu. Pojmy.

2. Bayesovská úloha rozhodování.

3. Nebayesovské úlohy (Neyman-Pearson, Minimax, Wald, Linnik).

4. Odhady parametrů pravděpodobnostních modelů. Metoda maximální věrohodnosti.

5. Logistická regrese.

6. Učení klasifikátoru.Lineární klasifikátor. Perceptron.

7. Učení jako kvadratický optimalizační problém. Klasifikátor typu SVM.

8. Učení metodou Adaboost.

9. Neuronové sítě. Učení metodou backpropagation.

10. Metoda nejližších sousedů. Neparametricé odhady hustoty.

11. Shlukování metodou k-means

12. Rozhodovací stromy.

13. Princial compont analysi. Fisherův linární diskriminant.

14. Rezerva. Druhý průchod látkou.

Osnova cvičení:

Studenti řeší několik rozpoznávacích úloh, např. rozpoznání ručně psaných znaků, identifikaci obličeje či detekci spamu pomocí jak klasických metod, tak pomocí učících se klasifikátorů.

1.Úvodní cvičení. Instalace STPR toolboxu, práce s Matlabem, jednoduchý příklad

2.Bayesovská úloha rozhodování.

3.Nebayesovské úlohy - úloha Neyman-Pearson

4.Nebayesovské úlohy - Minimaxní úloha

5.Maximálně věrohodný odhad

6.Neparametrické odhady Parzenova okénka

7.Lineární klasifikátor - Perceptron

8.AdaBoost

9.Support Vector Machines I

10.Support Vector Machines II

11.EM algoritmus I

12.EM algoritmus II

13.Odevzdávání a kontrola úloh

14.Odevzdávání a kontrola úloh

Cíle studia:

Naučit studenta formulovat úlohu statistického rozhodování (rozpoznávání), používat metody strojového učení, a řešit rozpoznávací úlohu pomocí nejpoužívanějších učících se klasifikátorů (SVM, Adaboost, neuronová síť, perceptron, nejbližší soused)

Studijní materiály:

1. Duda, Hart, Stork: Pattern Classification, John Willey and Sons, 2nd edition, New York,2001.

2. Schlesinger, Hlavac: Ten Lectures on Statistical and Structural Pattern Recognition, 2002 (Deset přednášek z teorie statistického a strukturního rozpoznávání, 1997).

Poznámka:
Další informace:
http://cw.fel.cvut.cz/wiki/courses/b4b33rpz/start
Rozvrh na zimní semestr 2018/2019:
06:00–08:0008:00–10:0010:00–12:0012:00–14:0014:00–16:0016:00–18:0018:00–20:0020:00–22:0022:00–24:00
Po
Út
St
Čt

místnost KN:E-301
Matas J.
Drbohlav O.

11:00–12:30
(přednášková par. 1)
Karlovo nám.
Šrámkova posluchárna K9
místnost KN:E-132
Šulc M.
12:45–14:15
(přednášková par. 1
paralelka 101)

Karlovo nám.
Laboratoř PC
místnost KN:E-132
Špetlík R.
14:30–16:00
(přednášková par. 1
paralelka 103)

Karlovo nám.
Laboratoř PC
místnost KN:E-230
Šerých J.
12:45–14:15
(přednášková par. 1
paralelka 102)

Karlovo nám.
Laboratoř PC
místnost KN:E-230
Neoral M.
14:30–16:00
(přednášková par. 1
paralelka 104)

Karlovo nám.
Laboratoř PC
Rozvrh na letní semestr 2018/2019:
Rozvrh není připraven
Předmět je součástí následujících studijních plánů:
Platnost dat k 18. 8. 2019
Aktualizace výše uvedených informací naleznete na adrese http://bilakniha.cvut.cz/cs/predmet4683806.html