Στατιστική ανάλυση της μάθησης
Creators: name: Γρηγοριάδης, Νικόλαος Κωνσταντίνου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2008
Subjects: Διανύσματα στήριξης
Θεωρία γενίκευσης
Φράγματα περιθωρίου
Μέθοδος πυρήνων
Support vector machines
Generalisation theory
Margin bounds
Kernel methods

description: Το πρόβλημα κατανόησης της νοημοσύνης αναφέρεται ως ένα από τα πιο διακε¬κρι¬μένα προβλήματα με τα οποία διαπραγματεύεται η επιστήμη στις μέρες μας και για ορισμένους απο τις μεγαλύτερες προκλήσεις του αιώνα. Κατ'επέκταση το πρόβλημα της μάθησης είναι μια "δίοδος" για την κατανόηση του "λογισμικου" της νοημοσύνης του εγκε¬φάλου σε σχέση με τις μηχανές. Η σταδιακή αποκάλυψη του τρόπου λειτουργίας του εγκεφάλου οδηγεί στην δημιουργία μηχανών με νόηση οι οποίες μαθαίνουν από την εμπειρία ενώ παράλληλα βελτιώνουν τις επιδόσεις τους (όπως π.χ. τα παιδιά!). Οι τεχνικές της μάθησης υλοποιούνται ως λογισμικά τα οποία μπορεί εύκολα και γρήγορα να αφομοιωθούν και να χρησιμοποιηθούν για την διαχείριση του τεράστιου και εκθετικά αυξανόμενου πλήθους δεδομένων και πληροφοριών στον πολύπλοκο κόσμο μας. Στο πρώτο κεφάλαιο της παρούσης εργασίας κάνουμε μια μικρή εισαγωγή όσο αναφο-ρά τη μάθηση και το αμέσως επόμενο βήμα που είναι η διαδικασία της γενίκευσης. Στοδεύτερο κεφάλαιο παρατίθεται η θεωρητική θεμελίωση της μεθόδου των support vectormachines (SVM), ενώ στο τρίτο κεφάλαιο παρουσιάζουμε τον αλγόριθμο του S.Smaleκαι των συνεργατών του που αποτελεί καθοριστικό βήμα προς την ενοποίηση τωνθεωριών της μάθησης (κατά την άποψη του συγγραφέα). Η σύνδεση των δυο αυτώνθεωριών περιγράφεται στο τέταρτο κεφάλαιο και αποτελεί βασικό στόχο της εργασίας.Στο πέμπτο και τελευταίο κεφάλαιο παρατίθεται μια σύγχρονη εφαρμογή.Στα 4 παραρτήματα παρατίθενται βασικά θέματα, που χρησιμοποιούνται στηνεργασία, όπως τα μη καλώς ορισμένα (ill-posed) προβλήματα, η μέθοδος των πυρήνων,η θεωρία γενίκευσης και η θεωρία των Vapnik-Chervonenkis που αποτελεί θεμέλια λίθοτης θεωρίας της μάθησης όπως και κάποια στοιχεία από τη θεωρία βελτιστοποίησης. Ταπαραρτήματα μπορούν να μελετηθούν ανεξάρτητα είτε και παράλληλα με το κύριο μέροςτης εργασίας.Κύρια επιδίωξη του συγγραφέα ήταν η απλότητα στη σκέψη και τη γραφή, ώστε ναείναι εφικτή η προσέγγιση της από τον καθένα αναγνώστη που θα τον ενδιέφερε τοσυγκεκριμένο πεδίο γνώσης.
description: The problem of understanding intelligence has been said to be the greatest problem in science today and the crucial problem for this century. Arguably the problem of learning is the gateway to understanding intelligence in brains and machines, discover¬ing how the human brain works and making intelligent machines that learn from expe¬rience and improve their competences as children do. In engineering learning te¬chniques would make it possible to develop software that can be quickly customized to deal with the increasing amount of information and the flood of data around us. After introducing learning and generalization, we discuss the theoretical foundation of the support vector machines (SVM) method in connection with the algorithm intro¬duced by S.Smale and discuss an example. Selected basic themes, like the ill-posed pro¬blems' theory, kernel methods, the generalization theory, the Vapnik Chervonenkis theory (VC-theory) and optimization theory, are appended.