Projekti / Programi
Cenovno občutljiva inteligentna analiza podatkov
| Koda |
Veda |
Področje |
Podpodročje |
| 2.07.07 |
Tehnika |
Računalništvo in informatika |
Inteligentni sistemi - programska oprema |
| Koda |
Veda |
Področje |
| P176 |
Naravoslovno-matematične vede |
Umetna inteligenca |
strojno učenje, inteligentna analiza podatkov, induktivno učenje, cenovno občutljivo učenje, ocenjevanje atributov
Raziskovalci (1)
| št. |
Evidenčna št. |
Ime in priimek |
Razisk. področje |
Vloga |
Obdobje |
Štev. publikacijŠtev. publikacij |
| 1. |
15295 |
dr. Marko Robnik Šikonja |
Računalništvo in informatika |
Vodja |
2002 - 2003 |
421 |
Organizacije (1)
Povzetek
Številni pomembni praktični problemi, ki se jih obravnava inteligentna analiza podatkov predvidevajo, da vsi možni izidi niso enako pomembni oziroma nimajo enake cene. Induktivno učenje pod to predpostavko je trenutno pereča raziskovalna tema.
Algoritmi Relief sodijo med najboljše algoritme za ocenjevanje kvalitete atributov in so bili uspešno uporabljeni v okviru mnogih nalog strojnega učenja. Dosedaj ti algoritmi niso prilagojeni za cenovno občutljivo učenje in takšna prilagoditev skupaj z njihovo vgradnjo v sistem za inteligentno analizo podatkov bi lahko pomembno prispevala k uspešnemu reševanju cenovno občutljivih problemov.
V okviru projekta bomo analizirali različne možne razširitve in prilagoditve algoritma ReliefF za cenovno občutljivo inteligentno analizo podatkov. Teoretične izpeljave in analize bomo implementirali v sistem za inteligentno analizo podatkov, ki ga bomo prilagodili za cenovno občutljive probleme. Dobljene rešitve bomo empirično ovrednotili na več umetnih in realnih problemih.
