Thesis (Selection of subject)Thesis (Selection of subject)(version: 368)
Thesis details
   Login via CAS
Aktivní učení pro klasifikaci obrázků
Thesis title in Czech: Aktivní učení pro klasifikaci obrázků
Thesis title in English: Active Learning for Image Classification
Key words: aktivní učení, klasifikace obrázků, evoluční algoritmy
English key words: active learning, image classification, evolutionary algorithm
Academic year of topic announcement: 2016/2017
Thesis type: Bachelor's thesis
Thesis language: čeština
Department: Department of Theoretical Computer Science and Mathematical Logic (32-KTIML)
Supervisor: Mgr. Martin Pilát, Ph.D.
Author: hidden - assigned and confirmed by the Study Dept.
Date of registration: 06.02.2017
Date of assignment: 06.02.2017
Confirmed by Study dept. on: 15.02.2017
Date and time of defence: 06.09.2017 00:00
Date of electronic submission:21.07.2017
Date of submission of printed version:21.07.2017
Date of proceeded defence: 06.09.2017
Opponents: Mgr. Tomáš Křen
 
 
 
Guidelines
V aktivním učení sám klasifikátor rozhoduje, jaká data chce mít k dispozici, například při klasifikaci obrázků může mít k dispozici jen několik pixelů a v každém kroku si říká, jaké další pixely chce "vidět" [1]. Tímto způsobem v sobě aktivní učení vlastně kombinuje klasifikaci se zpětnovazebním učením.

Studentka se seznámí s metodami pro aktivní učení použitelnými v klasifikaci a pokusí se navrhnout vlastní nové metody, které otestuje a porovná s existujícími metodami.
References
[1] Olson R.S., Moore J.H., Adami C. (2016) Evolution of Active Categorical Image Classification via Saccadic Eye Movement. In: Handl J., Hart E., Lewis P., López-Ibáñez M., Ochoa G., Paechter B. (eds) Parallel Problem Solving from Nature – PPSN XIV. PPSN 2016. Lecture Notes in Computer Science, vol 9921. Springer. DOI: 10.1007/978-3-319-45823-6_54

[2] James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2013). An introduction to statistical learning (Vol. 6). New York: Springer. ISBN: 978-1-4614-7137-0, DOI: 10.1007/978-1-4614-7138-7

[3] Michalewicz, Z., & Fogel, D. B. (2004). How to Solve It: Modern Heuristics (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-3-540-22494-5, DOI: 10.1007/978-3-662-07807-5
 
Charles University | Information system of Charles University | http://www.cuni.cz/UKEN-329.html