Aprendizagem de Máquina

Transcrição

1 Aprendizagem de Máquina Apresentação da Disciplina Alessandro L. Koerich 2008 Mestrado e Doutorado em Informática Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR)

2 Mestrado/Doutorado em Informática Aprendizagem de Máquina 2 Plano da Apresentação Professor & Experiência Acadêmica Horários Objetivos & Competências Recomendações Programa do PA Bibliografia Avaliação Etc.

3 Mestrado/Doutorado em Informática Aprendizagem de Máquina 3 Professor Alessandro L. Koerich Ver página WEB

4 Mestrado/Doutorado em Informática Aprendizagem de Máquina 4 Experiência Acadêmica PUC/PR (2002 ) Mestrado/Doutorado em Informática Aprendizagem de Máquina Inteligência Artificial Especialização em Inteligência Computacional Aprendizagem de Máquina Lógica Fuzzy Ciência / Engenharia de Computação Projeto e Análise de Algoritmos Programação Paralela Física e Eletricidade

5 Horários Aulas Laboratório NIAA 1 Prédio Eng. Elétrica [8:20 12:00] Atendimento No PPGIa, preferencialmente no horário da manhã. Recomenda se marcar um horário com antecedência. Contato [email protected] (PUC) Mestrado/Doutorado em Informática Aprendizagem de Máquina 5

6 Mestrado/Doutorado em Informática Aprendizagem de Máquina 6 Apresentação da Disciplina Aprendizagem de Máquina Sendo uma área da Inteligência Artificial, aprendizagem de máquina (machine learning) trata do desenvolvimento de algoritmos e técnicas que permitem computadores aprender.

7 Mestrado/Doutorado em Informática Aprendizagem de Máquina 7 Apresentação da Disciplina Os métodos de aprendizagem de máquina tem sido empregados em problemas como: Processamento de linguagem natural Ferramentas de busca Diagnóstico médico Bioinformática Detecção de fraude em cartões de crédito Análise do mercado de ações Previsões financeiras Classificação de seqüência de DNA Reconhecimento de voz e escritura Reconhecimento de objetos em visão computacional Jogos de entretenimento Mineração de dados em grandes bases de dados. Sistemas biométricos

8 Mestrado/Doutorado em Informática Aprendizagem de Máquina 8 Apresentação da Disciplina O objetivo desta disciplina será: estudar os principais paradigmas para a aprendizagem de máquina, incluindo uma variedade de algoritmos e técnicas

9 Mestrado/Doutorado em Informática Aprendizagem de Máquina 9 Programa da Disciplina 1. Introdução a Aprendizagem de Máquina 2. Aprendizagem de Conceito 3. Árvores de Decisão 4. Aprendizagem Bayesiana 5. Baseada em Instâncias 6. Aprendizagem Não Supervisionada 7. Redes Neurais Artificiais 1. C Vizinhos mais Próximos 3. Clustering 4. Redes Neurais MLP Prática Teórica

10 Mestrado/Doutorado em Informática Aprendizagem de Máquina 10 Programa Introdução: Tipos de problemas, formas de aprendizagem, memorização X generalização, exemplos, estudo de casos. Aprendizagem de Conceito: Técnicas de busca, aprendizado com busca, espaço de busca, escolha de exemplos, bias indutivo.

11 Mestrado/Doutorado em Informática Aprendizagem de Máquina 11 Programa Aprendizagem de Árvores de Decisão: Ganho de informação, poda a posteriori, extração de regras; Aprendizagem Bayesianas: Teorema de Bayes, probabilidade máxima, Naive Bayes, Redes Bayesianas;

12 Mestrado/Doutorado em Informática Aprendizagem de Máquina 12 Programa Técnicas Baseadas em Instância: método do vizinho mais próximo (nearest neighbor), CBR; Aprendizagem de Redes Neurais: Perceptrons, descida do gradiente, redes multi camadas, backpropagation;

13 Mestrado/Doutorado em Informática Aprendizagem de Máquina 13 Bibliografia T. M. Mitchell. Machine Learning. McGraw Hill Science/Engineering/Math, 432 pages, ISBN R. O. Duda, P E. Hart, D. G. Stork. Pattern Classification. Wiley Interscience, 2001.

14 Mestrado/Doutorado em Informática Aprendizagem de Máquina 14 Bibliografia Complementar Revistas: Journal of Machine Learning Research Neural Computation IEEE Transactions on Neural Networks IEEE Transactions on PAMI Conferências: NIPS: Neural Information Processing Systems COLT: Computational Learning Theory ICML: International Conference on Machine Learning ICANN & ESANN: 2 European conferences Livros: Bishop, C. Neural Networks for Pattern Recognition, Vapnik, V. The Nature of Statistical Learning Theory, 1995.

15 Mestrado/Doutorado em Informática Aprendizagem de Máquina 15 Avaliação Atividade Apresentação Construção de um sistema inteligente

16 Mestrado/Doutorado em Informática Aprendizagem de Máquina 16 Avisos Informações importantes relacionadas a disciplina bem como o material apresentado em aula estarão disponíveis na webpage da disciplina. Por favor, consulte a página periodicamente. Avisos poderão incluir cancelamento de aulas, mudança de local, exercícios, erratas, notas, etc.

17 Mestrado/Doutorado em Informática Aprendizagem de Máquina 17 Comentários, Críticas, Sugestões