1 / 22

Dobrodošli na predstavitev Laboratorija za Kognitivno modeliranje

Dobrodošli na predstavitev Laboratorija za Kognitivno modeliranje. Ljubljana, 2008. Laboratorij za kognitivno modeliranje. Laboratorij za kognitivno modeliranje. Predstojnik laboratorija: p rof.dr. Igor Kononenk o Člani: doc.dr. Matjaž Kukar doc.dr. Marko Robnik Šikonja

carver
Télécharger la présentation

Dobrodošli na predstavitev Laboratorija za Kognitivno modeliranje

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Dobrodošli na predstavitev Laboratorija za Kognitivno modeliranje Ljubljana, 2008

  2. Laboratorij za kognitivno modeliranje

  3. Laboratorij za kognitivno modeliranje Predstojnik laboratorija: • prof.dr. Igor Kononenko Člani: • doc.dr. Matjaž Kukar • doc.dr. Marko Robnik Šikonja • as. dr. Zoran Bosnić • as. Petar Vračar • Erik Štrumbelj Zunanji sodelavci: • dr. Matjaž Bevk • dr. Mitja Peruš

  4. Področja dela • razvoj metod in algoritmov strojnega učenja, podatkovnega rudarjenja, inteligentne analize podatkov in analize slik • aplikacije podatkovnega rudarjenja in statistične analize • računalniška podpora analizi biomedicinskih podatkov • kognitivno modeliranje in umetna inteligenca

  5. Raziskovalno delo vLaboratoriju za kognitivno modeliranje • ocenjevanje podatkovnih atributov • ocenjevanje verjetnosti dogodkov • ocenjevanje napovedne zanesljivosti modelov • vizualna razlaga modelov • analiza slik • vključevanje lastnih rešitev v komercialna orodja

  6. Sistem za podporo pri odločanju Sistem za podporo pri odločanju model ? nov primer kakšna je napoved? zakaj taka napoved? kako zanesljiva je ta napoved? podatki predelani podatki

  7. Ocenjevanje podatkovnih atributov • zbiranje podatkov je drago, zato je koristno vrednotenje podatkov • ugotavljanje medsebojne povezanosti posameznih parametrov • razvoj specifičnih algoritmov za potrebe posameznih problemskih področij

  8. ocenjevanje verjetnosti posameznih dogodkov iz podatkov velike količina podatkov: splet, časovne vrste, senzorji, ... uporabljamo statistične metode in metode podatkovnega rudarjenja: povezovalna pravila, SVM, nevronske mreže, ... Ocenjevanje verjetnosti

  9. Ocenjevanje zanesljivosti napovedi modela • model opiše celoten problem, minimizira povprečno napako • pri uporabi modela za napovedovanje in razvrščanje nas zanima naš konkreten primer • želimo poznati zanesljivost

  10. poleg odločitve je pomembna tudi razlaga odločitve ugotavljamo kako posamezni atributi prispevajo k odločitvi nekega modela prispevke vizualiziramo na razumljiv in informativen način Vizualna razlaga modelov

  11. Vizualna razlaga modelov

  12. Analiza slik • parametrizacija slik • podatkovno rudarjenje in razlaga slik • aplikacije: • medicinske slike • bioelektromagnetno polje (korone)

  13. Vključevanje lastnih rešitev v komercialna orodja (podatkovne baze) • vključevanje lastnih rešitev v komercialna in odprtokodna orodja • podatkovno rudarjenje znotraj podatkovnih baz • primerno za uporabo v poslovnem okolju • prednosti: • enostavnejša uporaba za nestrokovnjake • hitrejši dostop do podatkov • varnost: podatki ne zapuščajo podatkovne baze!

  14. Nekaj praktičnih aplikacij • uporaba lastnih, prosto dostopnih in komericalnih DM orodij • različna področja: • medicina • scintigrafija okostja in srca, bioelektrogrami, mikroskopija temnega polja • napovedovanje električnih tokov v električnem prenosnem omrežju • analiza web logov • tržne raziskave v marketingu • športne stave (nogomet, konjske dirke) • telekomunikacije • zavarovalništvo

  15. Znanstvene in razvojne izkušnje • avtorji številnih člankov v kvalitetnih revijah in knjigah ter na uglednih konferencah • skupaj več kot 300 citatov • članstvo v uredniških odborih revij in programskih odborih konferenc • dolgoletne raziskovalno-razvojne izkušnje na področjih strojnega učenja, podatkovnega rudarjenja, aplikacijah v medicini, finančnem sektorju, telekomunikacijah, ...

  16. Pred kratkim izšla knjiga • avtorja sta člana LKM: • prof. dr. Igor Kononenko • doc. dr. Matjaž Kukar • izšla 2007 pri založbi Horwood publishing • celovit pregled področja strojnega učenja in podatkovnega rudarjenja

  17. Sodelovanje z drugimi ustavnovami

  18. Sodelovanje z drugimi ustavnovami Onkološki inštitut v Ljubljani Laboratorij za neuroendokrinologijo Medicinske fakultete v Ljubljani IJS-Odsek za tehnologije znanja Klinika za nuklearno medicino Kliničnega centra v Ljubljani Inštitut BION v Ljubljani ASCR Institute of Computer Science, Češka Univerza v Malagi, Španija Univerza v Ioannini, Grčija Univerza v Portu, Portugalska University of Hasselt, Belgija

  19. Kako se vključiti v delo LKM • študentje višjih letnikov preko seminarskih in diplomskih nalog • podiplomski študentje preko magistrskih in doktorskih del ali kot mladi raziskovalci • vsi ki vas raziskovalno delo zanima, ste dobrodošli tudi mimo pedagoškega procesa

  20. Kontakt • http://lkm.fri.uni-lj.si • telefon: (01) 4768 459, 4768 390 • igor.kononenko@fri.uni-lj.si • matjaz.kukar@fri.uni-lj.si • marko.robnik@fri.uni-lj.si • zoran.bosnic@fri.uni-lj.si • petar.vracar@fri.uni-lj.si • erik.strumbelj@fri.uni-lj.si

More Related