Předmět Úvod do strojového učení pro zpracování přirozeného jazyka (NPFL113)
Na serveru studentino.cz naleznete nejrůznější studijní materiály: zápisky z přednášek nebo cvičení, vzorové testy, seminární práce, domácí úkoly a další z předmětu NPFL113 - Úvod do strojového učení pro zpracování přirozeného jazyka, Matematicko-fyzikální fakulta, Univerzita Karlova v Praze (UK).
Top 10 materiálů tohoto předmětu
Materiály tohoto předmětu
| Materiál | Typ | Datum | Počet stažení |
|---|
Další informace
Sylabus
Úvod do strojového učení a jeho aplikací v NLP. Řízené a neřízené učení, konstrukce příznaků, přetrénování. Příprava dat, mezianotátorská shoda. Vyhodnocení experimentů, křížová validace, odhad chyby, bootstrapping, statistická významnost, intervaly spolehlivosti. Výběr modelu. Rozhodovací stromy. Naivní Bayesův klasifikátor. Učení založené na příkladech, algoritmus k-NN. Prokletí dimenzionality. Metoda podpůrných vektorů, lineární a nelineární separace, kernelové funkce. Kombinace metod, hlasování, bagging, boosting, AdaBoost, náhodné lesy. Logistická regrese. Shluková analýza, algoritmus K-means.
Literatura
● Hladká Barbora, Holub Martin: A Gentle Introduction to Machine Learning for Natural Language Processing: How to start in 16 practical steps. In: Language and Linguistics Compass, Vol. 9, No. 2, pp. 55-76, 2015.● Lantz, Brett: Machine Learning with R. Packt Publishing, 2013.● James, Gareth, Daniela Witten, Trevor Hastie and Robert Tibshirani: An Introduction to Statistical Learning. Springer, 2013.
Garant
RNDr. Martin Holub, Ph.D.Mgr. Barbora Vidová Hladká, Ph.D.