Klasifikace dat popsaných stromovou strukturou
Classification of tree-structured data
Typ dokumentu
bakalářská prácebachelor thesis
Autor
Lukáš Kulička
Vedoucí práce
Šmídl Václav
Oponent práce
Henclová Kateřina
Studijní obor
Matematické inženýrstvíStudijní program
Aplikace přírodních vědInstituce přidělující hodnost
katedra matematikyPráva
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Zobrazit celý záznamAbstrakt
akalářská práce se zabývá klasifikací dat popsaných stromovou strukturou. V rámci práce je uvedeno a důkladně popsáno široké spektrum různých matematických disciplín a teorie optimalizace, které je posléze aplikováno na demonstrativní příklady. Odvozen je též mocný optimalizační nástroj v oblasti bayesovského strojového učení jménem Evidence Lower Bound. Předvedeny jsou neuronové sítě a jejich souvislost s logistickou regresí a klasifikačními úlohami. Velký důraz je kladen na uchopení pojmu vysvětlitelné umělé inteligence a reprezentace modelů pomocí řídkých parametrizací. Zejména na metodu Automatic Relevance Determination a její význam. Závěrem jsou popsány koncept vnořeného prostoru a v současnosti dynamicky rozvíjející se hierarchické více-instanční učení včetně jeho spojení se stromovými strukturami. The bachelor thesis deals with the classification of tree — structured data. The thesis presents and thoroughly describes a wide range of the different mathematical disciplines and optimization theory, which is then applied to the demonstrative examples. A powerful optimization tool in Bayesian machine learning called Evidence Lower Bond is also derived. Neural networks and their connection with logistic regression and classification tasks are presented. Great emphasis is placed on grasping of concept of explainable artificial intelligence and model representation using sparse parameterizations. Especially on the Automatic Relevance Determination method and its significance. The concept of embedded space and the currently dynamically developing hierarchical multi-instance learning, including its connection with tree structures, are finally described.
Kolekce
- Bakalářské práce - 14101 [308]