Meta-Learning in Computational Intelligence - 9783642209796

Computational Intelligence (CI) kogukond on intelligentseks andmeanalüüsiks välja töötanud sadu algoritme, kuid endiselt on lahtised paljud rasked probleemid arvutinägemise, signaalitöötluse või teksti ja multimeedia mõistmise vallas, probleemid, mis nõuavad süvaõppe tehnikaid. Kaasaegsed andmekaevepaketid sisaldavad arvukalt mooduleid andmete hankimiseks, eeltöötluseks, funktsioonide valikuks ja ehitamiseks, eksemplaride valimiseks, klassifitseerimiseks, assotsiatsiooni- ja lähendusmeetoditeks, optimeerimistehnikateks, mustrite avastamiseks, klastristamiseks, visualiseerimiseks ja järeltöötluseks. Suur andmekaevepakett võimaldab neid mooduleid kombineerida miljardeid viise. Ükski inimekspert ei saa väita, et ta uurib ja mõistab teadmiste avastamise protsessi kõiki võimalusi. Siin tulevad appi algoritmid, mis õpivad õppima. Töötades kõigi olemasolevate andmete teisendus- ja optimeerimistehnikate ruumis, kasutavad need algoritmid õppeprotsesside metateadmisi, mis on automaatselt ammutatud erinevate probleemide lahendamise kogemusest. Erinevates kontekstides kasulike teisenduste kohta tehtud järeldused aitavad koostada õppealgoritme, mis võivad paljastada andmetes peidetud teadmiste erinevaid aspekte. Metaõpe nihutab kogu CI valdkonna fookuse individuaalsetelt õppimisalgoritmidelt õppimise õppimise kõrgemale tasemele. See raamat määratleb ja paljastab uued teoreetilised ja praktilised suundumused metaõppes, inspireerides lugejaid selles põnevas valdkonnas edasi uurima.