INDUKTIVNO UČENJE IZ OPAZOVANJPišorn, Miha (Avtor) Guid, Nikola (Mentor) Strnad, Damjan (Komentor) umetna inteligencastrojno učenjeodločitveno drevoansambelsko učenjeAdaboostV diplomskem delu predstavimo učenje iz podatkov, kot model predvidevanja uporabimo odločitvena drevesa. Preučimo problem prekomernega prilagajanja in pogoste metode za njegovo omiljenje. Ansambelsko učenje je koncept v okviru umetne inteligence, ki združuje metode, ki sestavijo nabor klasifikatorjev in klasificirajo nove vhodne podatke na podlagi glasovanja. Te metode preučimo in pokažemo, zakaj se pogosto odrežejo bolje od posameznih klasifikatorjev. Implementiramo pogosto uporabljan algoritem Adaboost in preizkusimo njegovo obnašanje. Kot klasifikatorje uporabimo odločitvena drevesa.[M. Pišorn]20142014-09-24 12:27:12Diplomsko delo/naloga46375UDK: 004.89(043.2)COBISS_ID: 18546710NUK URN: URN:SI:UM:DK:PSA7HASNsl