05.03.2014
Sınıflandırma Örneği-3
• Sınıflandırma Başarımı – Maliyet ?
• Örnekte hatalı sınıflandırma oranını en küçükleyecek karar
sınırının bulunması amaçlanmıştı.
• Ancak bu her problem için geçerli değildir. Örneğin;
– Satış fiyatı ve lezzet farklılığından dolayı somonu levrek olarak
sınıflandırmak müşteride memnuniyet oluşturabilirken;
– Levreği somun olarak sınıflandırmak müşteri memnuniyetsizliği
oluşturabilmektedir
31
Çoklu Öznitelik
• Daha fazla öznitelik eklemek daima sonuçları
iyileştirir mi?
–
–
–
–
–
Güvenilmeyen öznitelikler!
Mevcut öznitelikler ile ilinti!
Ölçüm maliyeti!
Ölçümdeki gürültü!
Çok yüksek boyutta çalışmak!
32
1
05.03.2014
Genelleştirme
• Eğitim ile oluşturulan karar mekanizmasının fabrikadaki bantta
yüksek başarımda çalışabilmesi gerekir.
• Yapay Sinir Ağı (YSA) kullanılarak eğitim başarımı ~ %99.9 lara
çekildiğinde oluşan karar sınırı:
• Fabrikada bantta YSA ile elde edilen sınıflandırıcı kullanıldığında
hatalı sınıflandırma oranı ~ %35 oranına çıkmaktadır! Neden?
33
Genelleştirme
• Farklı bir karar sınırı iyi sonuç verebilir mi?
• Karmaşık modeller karmaşık sınırlar oluşturabilir
– Genelleme!
– Hesapsal yük!
– Bellek gereksinimi!
34
2
05.03.2014
Bağlanım Örneği
• Kullanılmış araba fiyatı
– x: araç özellikleri
– Y: fiyat
y = wx+w0
–
–
–
y = g (x | θ )
g ( ) model,
θ: doğru parametreleri
35
Bağlanım Örneği
36
3
05.03.2014
Genelleştirme
• Farklı polinom dereceleri:
37
Genelleştirme
• Neden genelleştirme?
• Verinin ortalaması
• 2. dereceden uydurulan polinom
• Örnek noktaları
38
4
05.03.2014
Tasarım Süreci
39
Örüntü Tanıma Yaklaşımları
• İstatistiksel
– Özniteliklerin istatistiksel modellenmesi temelinde
yapılan örüntü sınıflandırma
• Yapısal
– Yapısal benzerlik ölçütleri temelli sınıflandırma
– Bu yaklaşım betimleme için de kullanılır
• Sinirsel
– Sinir ağının giriş örüntüsüne verdiği yanıt temelli
sınıflandırma
40
5
05.03.2014
Örüntü Tanıma Yaklaşımları
İstatistiksel Yaklaşımlar
• Sınıf koşullu
olasılık yoğunluk
fonksiyonları
temelinde
tanımlanır
Yapısal Yaklaşımlar
Sinirsel Yaklaşımlar
• Yapı, biçimsel
• Ağın yanıtı, sinaptik
gramer ya da ilişkisel
ağırlıkların kuvveti
betimlemeler
ve bağlanırlığı ile
(çizgeler) ile
tanımlanır
gösterilir
• Önsel bilgiye pek
• Tipik olarak,
gerek duymaz
karmaşık örüntülerin
hiyerarşik olarak
• Yeterli katman ve
basit alt
sinir ile YSA
örüntülerden
karmaşık karar
betimlenmesi
bölgeleri
şeklindedir
oluşturabilir.
41
İstatistiksel Yaklaşım - Örnek
Boyut Azaltımı
Yoğunluk Kestirimi
42
6
05.03.2014
Yapısal Yaklaşım - Örnek
43
Sinirsel Yaklaşım - Örnek
44
7
Download

Sunu1_31.61 MB