PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2006 | nr 1121 Pozyskiwanie wiedzy i zarządzanie wiedzą | 44--52
Tytuł artykułu

Identyfikacja i zastosowanie kontekstu w uczeniu z nadzorem

Warianty tytułu
The Context Identification and Application in the Supervised Learning
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Zaproponowano sposób identyfikacji kontekstu w zbiorze przykładów uczących i zastosowanie kontekstu w zadaniu klasyfikacyjnym. Przedstawiono kierunki badań nad kontekstem w uczeniu z nadzorem, opis i propozycję rozwiązywania problemu oraz sposób uwzględniania kontekstu.
EN
The context gives the ability to more adequate description, better understanding and generating more appropriate classifiers for multiply context in studied phenomena. The author has proposed context identification method in the learning example and the way in which this recurring context may be exploited. (original abstract)
Twórcy
Bibliografia
  • Aha D.W., Goldstone R.L., Concept Learning and Flexible Weighting, In Proceedings of the 14-th Annual Conference of the Cognitive Science Society, Lawrence Erlbaum, Illinois 1992.
  • Bergadano P., Matwin S., Michalski R.S., Zhang J., Learning Two-tiered Description of Flexible Concepts, [w:] The POSEJDON System, Machine Learning 1992, s. 5-43.
  • Brézillon P., Context in Artificial Intelligence: /. A Survey of the Literature, http://www-poleia.lip6.fr/~brezil/Pages2/Publications/Index.html, 30.03.2006 r.
  • Brézillon P., Context in Artificial Intelligence: II. Key Elements of Contexts, http://www-poleia.lip6.fr/~brezil/Pages2/Publications/Index.html, 29.09.2005 r.
  • Brézillon P., Context in Human Machine Problem Solving: A Survey. Technical Report 96/29, LAFORIA, 1996, http://:www.poleia.lip6.fr/~brezil/Pages2/Publications/Index.html.
  • Confidential - quinlan@cs.su.oz.au, Repository of Machine Learning Databases, http://www.ics.uci.edu /-mlearn/ MLRepository.html]. Credit Approval. Confidential.
  • Dent L., Bolicario J., McDermott J., Mitchell T., Zabowski D., A Personal Learning Applications. Proceeding of 1992 Conference on Artificial Intelligence.
  • Gopalacharyulu P.V., Lindfors E., Bounsaythip C., Wefelmeyer W., Orešič M., Ontology Based Data Integration and Context-based Mining for Life Sciences, W3C Workshop on Semantic Web for Life Sciences, October 2004, Cambridge, MA, USA.
  • Granger R.H., Schlimmer J.C., Incremental Learning from Noisy Data. Machine Learning I, 1986, s. 317-354.
  • Harries M.B., Sammut C., Horn K., Extracting Hie/den Context, Kluwer Academic Publishers, Boston.
  • Harris M.B., Sammut C., Holm K., Extracting Hidden Context, Kluwer Academic Publishers, Boston 2000.
  • Holte R., Drummont C., Learning Application for Browning. AAAI Spring Symposium on Software Agents, 1994.
  • Létourneau S., Matwin S., Famili F., A Normalization Me/hoc/for Contextual Data: Experience From a Large-scale Application, Proceedings of the 10th European Conference on Machine Learning (ECML-98). Chemnitz, Allemagne. Du 21 au 24 août 1998. s. 49-54.
  • Lovett M.C., Anderson J.R., History of Success and Current Context in Problem Solving: Combined Influences on Operator Selection, Cognitive Psychology 1996 31(2), s. 168-217.
  • Matwin S., Kubat M., The Role of Context in Concept Learning, Proceedings of the ICML-96, Workshop on Learning in Context, 1996.
  • McCarthy J., Notes of Formalizing Context, Proceedings of the Fifth National Conference on Artificial Intelligence, 1993.
  • Nurmi P., Floréen P., Reasoning in Context-aware Systems, http://www.es.helsinki.fi/u/ptnurmi/pa-pcrs/positionpapcr, 2006.
  • Singh S., Vajirkar P., Lee Y., Context-based Data Mining Using Ontologies, [w:] Lecture Notes in Computer Science: Conceptual Modeling, Springer-Verlag 2003, s. 405-418.
  • Singh S., Lee Y., Intelligent Data Mining Framework, Twelfth International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM03), 30.03.2006.
  • Tsymbal A., The Problem of Concept Drift: Definitions and Related Work, http://citeseer.ist.psu. edu/correct/719332, 2004.
  • Turney P., The Management of Context-sensitive Features: A Review of Strategies, Proceedings of the IMCL-96 Workshop on Learning in Context-Sensitive Domains, 1996, s. 53-69.
  • Turney P.D., Robust Classification with Context-sensitive Features. In Industrial and Magineering Applications of Artificial Intelligence and Expert Systems, Scotland Gordon and Breach, Edinburgh 1993.
  • Widmer G., Kubat M., Learning in the Presence of Concept Drift and Hidden Context, Machine Learning 1996.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000130481514

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.