Gradnja značilk, ki vključuje tako ročno zasnovo s strani domenskih strokovnjakov kot tudi avtomatizirano učenje uporabnih predstavitev podatkov, je ključen vidik strojnega učenja. Glavni cilj je pretvoriti surove podatke v obliko, ki jo lahko učinkoviteje izkoristimo s pristopi strojnega učenja. Čeprav je gradnja značilk dobro raziskana na področjih kot sta …
Disertacija obravnava dva različna, vendar povezana optimizacijska problema: dvonivojske in minimaks probleme v kontekstu evolucijskih algoritmov (EA). Dvonivojska optimizacija vključuje hierarhično odločanje, pri katerem so odločitve na zgornjem nivoju podvržene omejitvam, določenim z rešitvami optimizacijskega problema na spodnjem nivoju. Ti problemi so posebej zahtevni zaradi svoje ugnezdene strukture, potrebe po …
Nagel razvoj strojnega učenja in optimizacije črnih skrinjic je privedel do večje odvisnosti od primerjalnih podatkov za vrednotenje in primerjavo algoritmov na različnih področjih, vendar pa učinkovito izkoriščanje teh podatkov otežujejo izzivi, kot so sintaktična raznolikost, semantična dvoumnost in pomanjkanje standardizacije. Pričujoča disertacija se ukvarja s temi izzivi in zagovarja …
Bolezni srca in žilja ali kardiovaskularne bolezni (KVB) so vodilni vzrok smrti v svetu. Močno vplivajo na kakovost življenja bolnikov in predstavljajo precejšno obremenitev za zdravstvene sisteme. Povečevanje pojavnosti kroničnega srčnega popuščanja (KSP), ki je pogosta posledica KVB, predstavlja naraščajočo obremenitev za zdravje ljudi. Natančna in zgodnja identifikacija KVB je …
Doktorska disertacija raziskuje uporabo metod strojnega učenja za analiziranje tekstovnih podatkov v zaporedju. Ti podatki so urejeni v določenem zaporedju, kjer ima vrstni red pomembno vlogo. Primeri vključujejo (1) stavke, kjer sta raba in vrstni red besed določena s slovničnimi pravili, (2) poročanje novic o dogodkih, ki so se zgodili …
Robotika, ki jo je mogoče nositi, je obetavna za izboljšanje človeških zmogljivosti in reševanje motoričnih izzivov pri posameznikih z okvarami, amputacijami ali pri zdravih osebah. Eksoskeleti so med različnimi nosljivimi napravami zasnovani za nošenje na zgornjih ali spodnjih okončinah. Medtem ko so se nekatere aplikacije, na primer na medicinskem področju, …
Vseprisotnost naprav s senzorji je v preteklih desetletjih spodbudila pospešen razvoj aplikacij za elektronsko in mobilno zdravje. Navkljub razširjeni uporabi nosljivih naprav s senzorji le-te niso splošna in idealna rešitev za redno spremljanje zdravstvenega stanja, saj so odvisne od baterije, terjajo stik s kožo in so lahko moteče. V idealnem …
V tej doktorski disertaciji predstavljamo novo metodologijo strojnega učenja za avtomatsko dodeljevanje metapodatkov digitaliziranim predmetom kulturne dediščine. Kulturna dediščina je primer področja, ki zahteva strokovno označevanje, z malo že obstoječih označenih zbirk podatkov in kjer je pridobivanje dodatnih označenih podatkov izziv. Družbena pomembnost kulturne dediščine leži v njeni vlogi pri …
S hitrim razvojem senzorskih tehnologij, še posebej v okviru interneta stvari (IoT), smo vstopili v obdobje, ki ga zaznamujejo velike količine podatkov, ki so na voljo v realnem času. S tem so nastale potrebe po novih metodah obdelave podatkov, ki omogočajo prehod od tradicionalne paketne (batch) analize do uporabe metod …
V disertaciji predstavljamo nove metode za odkrivanje enačb (ang. equation discovery, ED), ki temeljijo na uporabi verjetnostnih gramatik. ED in simbolna regresija obravnavata problem iskanja simbolnega matematičnega modela, ki najbolje opisuje izmerjene podatke. Modeli so lahko različnih oblik, od preproste algebrajske enačbe do kompleksnega sistema diferencialnih enačb. Tradicionalno znanstveniki enačbe …