Aprendizagem de Máquina

Transcrição

1 Aprendizagem de Máquina Estudo de Caso Alessandro L. Koerich Mestrado/Doutorado em Informática (PPGIa) Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR)

2 Mestrado/Doutorado em Informática PPGIa 2 Introdução Para ilustrar a construção de um sistema inteligente, vamos considerar um problema simples, porém interessante. Suponha que desejamos classificar visualmente os personagens do desenho animado The Simpsons.

3 Mestrado/Doutorado em Informática PPGIa 3 Quem é Quem?

4 Mestrado/Doutorado em Informática PPGIa 4 Questão Dada estas imagens, seria possível treinar um algoritmo para reconhecer automaticamente os personagens do desenho? Este algoritmo teria um bom desempenho?

5 Mestrado/Doutorado em Informática PPGIa 5 Complicando...

6 Mestrado/Doutorado em Informática PPGIa 6 Construindo um Sistema Inteligente Supervisor Extração de Características Algoritmo de Aprendizagem Modelos Aprendidos

7 Mestrado/Doutorado em Informática PPGIa 7 Construindo um Sistema Inteligente

8 Mestrado/Doutorado em Informática PPGIa 8 Palavras Chave Característica Modelo Pre-processamento Segmentação Extração de características Exemplos de treinamento Custo Decisão Generalização

9 Mestrado/Doutorado em Informática PPGIa 9 Simplificando... Consideraremos somente duas classes X

10 Mestrado/Doutorado em Informática PPGIa 10 Quais as Características? Devem ser discriminantes X

11 Mestrado/Doutorado em Informática PPGIa 11 Sugestões dadas Durante a Aula 1. Formato da cabeça 2. Copo de Chopp 3. Barriga 4. Tamanho do corpo 5. Cor da roupa / Tipo de roupa 6. Barba 7. Forma do Cabelo 8. Olhos 9. Espessura dos Braços e Pernas 10. Formato do Sapato

12 Mestrado/Doutorado em Informática PPGIa 12 Características Robustas? Levam em conta a variabilidade possível?

13 Mestrado/Doutorado em Informática PPGIa 13 Base de Dados Por isso é necessário utilizar uma base de dados......e escolher as características analisando vários exemplos das classes!

14 Mestrado/Doutorado em Informática PPGIa 14 Características Dados os conjuntos de treinamento contendo 80 exemplos da classe Bart e 62 exemplos da classe Homer devemos representar estas imagens através de um vetor d dimensional de características discriminantes, onde d >=5.

15 Mestrado/Doutorado em Informática PPGIa 15 Extração de Características Dica: Veja o arquivo disponível na página da disciplina. Ele apresenta um código exemplo em Matlab para ler as imagens, realizar operações sobre os pixels das imagens e gerar vetores de características/atributos.

16 Mestrado/Doutorado em Informática PPGIa 16 Extração de Características Objetivo: Gerar vetores de características para as duas classes em questão. A classe Bart será identificada com a etiqueta zero 0 e a classe Homer será identificada com a etiqueta um 1. Desenvolva novas características para criar um vetor de pelo menos 5 atributos (features).

17 Mestrado/Doutorado em Informática PPGIa 17 Dicas Matlab whos: listar variáveis clear: limpar variáveis imshow(imread( /pasta/bart1, bmp )) : mostra a imagem na janela. pixval: mostra o valor RGB do pixel na posição no cursor.

18 Mestrado/Doutorado em Informática PPGIa 18 Próximas Etapas Aprendizagem Árvore de Decisão (See 5.0) Aprendizagem Rede Neural (JavaNNS) Avaliação da Performance dos Sistemas Construídos