Rezultati iskanja (2)
Učinkovito nevro-simbolno strojno učenje
Obujeno področje globokega učenja je v zadnjem desetletju ponudilo pristope, ki postajajo ključni sestavni deli sodobnih inteligentnih sistemov. Poleg učinkovitosti je za te metode značilna tudi njihova sposobnost procesiranja večjih količin podatkov (skaliranje). Glavni pomanjkljivosti globokega učenja sta neinterpretabilnost ter nezmožnost direktne izrabe uporabnega simbolnega predznanja. Veja strojnega učenja, ki …
Ansambli za napovedovanje strukturiranih vrednosti
Disertacija obravnava nalogo učenja modelov za napovedovanje strukturiranih vrednosti, ki kot vhod vzamejo vektor vrednosti značilk in na izhodu podajo napoved strukturirane vrednosti. Za razliko od klasifikacije in regresije, kjer je na izhodu ena sama skalarna vrednost, je v našem primeru izhod, oziroma napoved, podatkovna struktura kot na primer vektor …