WA R S AW D ATA S C I E N C E M E E T U P
|
|
|
- Jadwiga Tomaszewska
- 5 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 WA R S AW D ATA S C I E N C E M E E T U P
2 Mateusz Grzyb konsultant technologiczny Microsoft Polska mateuszgrzyb.pl
3
4 Plan prezentacji 1. Zbiory rozmyte. 2. Logika rozmyta. 3. Systemy rekomendacyjne. 4. Przykład silnika rekomendacji wykorzystującego zbiory rozmyte. 5. Pytania do was. 6. Pytania do mnie.
5 "Miękkie" modelowanie - historia Logika trójwartościowa - Jan Łukasiewicz Zbiory rozmyte - Lofti Zadeh Niepełna informacja liniowa - Edward Kofler Logika rozmyta - Lorfi Zadeh (A. Tarski, J. Łukasiewicz) Zbiory przybliżone - Zdzisław Pawlak
6
7 Zbiory rozmyte
8 Zbiory rozmyte - zapis matematyczny
9
10 185 cm - wysoki czy niski?
11 Losowy zbiór mężczyzn
12 Losowy zbiór mężczyzn
13 Losowy zbiór koszykarzy ligi NBA
14 Losowy zbiór koszykarzy ligi NBA
15
16 Co warto zapamiętać z teorii zbiorów rozmytych? Istnieje wiele pośrednich stopni prawdy. Nie istnieją tu pojęcia prawdopodobieństwa i szansy. Każdy element zbioru to tzw. dwójka uporządkowana. Każdy element może przynależeć do zbioru z dowolną wartością stopnia przynależności z przedziału [0,1].
17
18 Logika rozmyta
19 Logika rozmyta - przykład
20
21 Silniki rekomendacji
22 Systemy rekomendacyjne - metody filtrowania Content based filtering Filtrowanie w oparciu o indywidualne preferencje użytkownika Collaborative filtering Filtrowanie w oparciu o preferencje użytkowników o podobnym guście. Rozwiązania hybrydowe Filtrowanie łączące obie metody.
23 Content based filtering - wady i zalety Brak problemu "zimnego startu" Szybkość Daje gorsze rezultaty niż CF *
24
25 Silnik rekomendacji filmów z filtrowaniem opartym o logikę rozmytą 2727 filmów aktorów słów kluczowych reżyserów. 108 języków. 92 państw. 24 gatunków.
26
27 Etapy budowania silnika rekomendacji Filtrowanie filmów lubianych przez daną osobę. Filtrowanie atrybutów filmów. Wyznaczenie stopnia podobieństwa pomiędzy filmami. Wyznaczenie współczynnika wsparcia rekomendacji
28 Etapy budowania silnika rekomendacji Filtrowanie fimów lubianych przez daną osobę. Filtrowanie atrybutów filmów. Wyznaczenie stopnia podobieństwa pomiędzy filmami. Wyznaczenie współczynnika wsparcia rekomendacji
29 Kiedy możemy uznać, że użytkownik polubił dany film?
30 Kiedy możemy uznać, że użytkownik polubił dany film? - Przykład nr. 1. W skali 1-5 użytkownik ocenił "film A" na 4. Stopień przynależności jest większy niż 0.5, a więc film można zaliczyć do zbioru filmów lubianych przez danego użytkownika.
31 Kiedy możemy uznać, że użytkownik polubił dany film? - Przykład nr. 2. W skali 1-5 użytkownik ocenił "film B" na 3. Stopień przynależności jest równyniż 0.5, a więc filmu nie można zaliczyć do zbioru filmów lubianych przez danego użytkownika.
32 Filmy ocenione przez Dominika
33 Etapy budowania silnika rekomendacji Filtrowanie fimów lubianych przez daną osobę. Filtrowanie atrybutów filmów. Wyznaczenie stopnia podobieństwa pomiędzy filmami. Wyznaczenie współczynnika wsparcia rekomendacji
34 Filtrowanie atrybutów filmów Obliczenie stopnia przynależności filmu do danego gatunku/aktora/języka/kraju produkcji.
35 Filtrowanie atrybutów filmów - "The Goodfather" Tytuł The Godfather The Godfather Gatunek Crime Drama
36 Filtrowanie atrybutów filmów - "Goodfellas" Tytuł Goodfellas Goodfellas Język English Italian
37 Filtrowanie atrybutów filmów - "Casino" Tytuł Casino Casino Casino Gatunek Biography Crime Drama
38 Etapy budowania silnika rekomendacji Filtrowanie fimów lubianych przez daną osobę. Filtrowanie atrybutów filmów. Wyznaczenie stopnia podobieństwa pomiędzy filmami. Wyznaczenie współczynnika wsparcia rekomendacji
39 Wyznaczanie stopnia podobieństwa pomiędzy filmami Dwie podstawowe metody: Fuzzy Set Theoretic Fuzzy Theoretic Cosine
40 Wyznaczanie stopnia podobieństwa pomiędzy filmami Ostatecza forma wzoru na stopień podobieństwa pomiędzy filmami miała postać:
41 Wyznaczanie stopnia podobieństwa pomiędzy filmami - Przykład: "The Godfather" vs "Casino" Tytuł Gatunek DoM The Godfather Crime The Godfather Drama Casino Biography 0.5 Casino Crime Casino Drama 0.167
42 Wyznaczanie stopnia podobieństwa pomiędzy filmami - Przykład: "The Godfather" vs "Casino" Fuzzy Set Theoretic Fuzzy Theoretic Cosine
43 Wyznaczanie stopnia podobieństwa pomiędzy filmami Tytuł Tytuł Stopień podobieństwa Goodfellas Casino Goodfellas The Godfather The Godfather Casino 0.512
44 Jakie filmy są do siebie najbardziej podobne?
45
46 Największe podobieństwo
47 Najmniejsze podobieństwo
48 Etapy budowania silnika rekomendacji Filtrowanie fimów lubianych przez daną osobę. Filtrowanie atrybutów filmów. Wyznaczenie stopnia podobieństwa pomiędzy filmami. Wyznaczenie współczynnika wsparcia rekomendacji
49 Wyznaczanie współczynnika wsparcia rekomendacji
50 Jakie filmy zarekomendujemy Dominikowi?
51
52
53 Która para filmów ocenionych przez Dominika była ze sobą najmocniej skoreowana?
54 Odp: "Chłopcy z ferajny" i "Kasyno"
55 Które para filmów z TOP 20 miała najmniejszy stopień podobieństwa?
56 Odp: Casablanba i Władca Pierścieni
57 Który film został zarekomendowany Dominikowi na pierwszym miejscu?
58 Odp: Donnie Brasco
59 Jakiego pojęcie używamy w teorii zbiorów rozmytych i logice rozmytej w alternatywie do prawdopodobieństwa.
60 Odp: Stopnia przynależności
61 Jaka jest główna zaleta Content Based Filtering?
62 Odp: Brak problemu "zimnego startu".
63 Materiały: mateuszgrzyb.pl/wds Kontakt:
Wnioskowanie rozmyte. Krzysztof Patan
Wnioskowanie rozmyte Krzysztof Patan Wprowadzenie Informacja precyzyjna jest to jedyna postać informacji akceptowanej przez konwencjonalne metody matematyczne, najczęściej dostarczana jest przez precyzyjne
Jeśli X jest przestrzenią o nieskończonej liczbie elementów:
Logika rozmyta 2 Zbiór rozmyty może być formalnie zapisany na dwa sposoby w zależności od tego z jakim typem przestrzeni elementów mamy do czynienia: Jeśli X jest przestrzenią o skończonej liczbie elementów
Inteligentne systemy informacyjne
Filip Graliński Inteligentne systemy informacyjne Rekomendacje założenia n użytkowników (widzów, czytelników, słuchaczy etc.) m obiektów (filmów, książek, piosenek etc.) opinie wyrażone za pomocą liczb
ALGORYTM PROJEKTOWANIA ROZMYTYCH SYSTEMÓW EKSPERCKICH TYPU MAMDANI ZADEH OCENIAJĄCYCH EFEKTYWNOŚĆ WYKONANIA ZADANIA BOJOWEGO
Szybkobieżne Pojazdy Gąsienicowe (2) Nr 2, 24 Mirosław ADAMSKI Norbert GRZESIK ALGORYTM PROJEKTOWANIA CH SYSTEMÓW EKSPERCKICH TYPU MAMDANI ZADEH OCENIAJĄCYCH EFEKTYWNOŚĆ WYKONANIA ZADANIA BOJOWEGO. WSTĘP
Inżynieria Wiedzy i Systemy Ekspertowe. Niepewność wiedzy. dr inż. Michał Bereta Politechnika Krakowska
Inżynieria Wiedzy i Systemy Ekspertowe Niepewność wiedzy dr inż. Michał Bereta Politechnika Krakowska http://torus.uck.pk.edu.pl/~beretam/ beretam@torus.uck.pk.edu.pl 1 Logika Rozmyta (Fuzzy Logic) Mimo
KORELACJE I REGRESJA LINIOWA
KORELACJE I REGRESJA LINIOWA Korelacje i regresja liniowa Analiza korelacji: Badanie, czy pomiędzy dwoma zmiennymi istnieje zależność Obie analizy się wzajemnie przeplatają Analiza regresji: Opisanie modelem
WYKŁAD 10 Rozmyta reprezentacja danych (modelowanie i wnioskowanie rozmyte)
WYKŁAD 10 Rozmyta reprezentacja danych (modelowanie i wnioskowanie rozmyte) Motywacje:! przezwyciężenie wad tradycyjnych algorytmów komputerowych, które zawodzą zwłaszcza w sytuacjach, w których człowiek
Uniwersytet Zielonogórski Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych
Uniwersytet Zielonogórski Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych ELEMENTY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI Laboratorium nr 6 SYSTEMY ROZMYTE TYPU MAMDANIEGO
Odkrywanie wiedzy z danych przy użyciu zbiorów przybliżonych. Wykład 3
Odkrywanie wiedzy z danych przy użyciu zbiorów przybliżonych Wykład 3 W internecie Teoria zbiorów przybliżonych zaproponowany w 1982 r. przez prof. Zdzisława Pawlaka formalizm matematyczny, stanowiący
PROGRAMOWANIE DYNAMICZNE W ROZMYTYM OTOCZENIU DO STEROWANIA STATKIEM
Mostefa Mohamed-Seghir Akademia Morska w Gdyni PROGRAMOWANIE DYNAMICZNE W ROZMYTYM OTOCZENIU DO STEROWANIA STATKIEM W artykule przedstawiono propozycję zastosowania programowania dynamicznego do rozwiązywania
Piotr Sobolewski Krzysztof Skorupski
Plan prezentacji Logika rodzaje Logika klasyczna Logika wielowartościowa Logika rozmyta Historia powstania Definicje Zbiory rozmyte Relacje rozmyte Systemy rozmyte Modele Zastosowanie w optymalizacji przykłady
Problemy złożone trudno jest analizować precyzyjnie Wiedza eksperta w złożonych przypadkach daje się opisać tylko w sposób nieprecyzyjny, np.
ZBIORY ROZMYTE Problemy złożone trudno jest analizować precyzyjnie Wiedza eksperta w złożonyc przypadkac daje się opisać tylko w sposób nieprecyzyjny, np. W dużym mieście, powinien istnieć regionalny port
Inteligencja obliczeniowa
Ćwiczenie nr 1 Zbiory rozmyte logika rozmyta Tworzenie: termów zmiennej lingwistycznej o różnych kształtach, modyfikatorów, zmiennych o wielu termach; operacje przecięcia, połączenia i dopełnienia 1. Wprowadzenie
INTERPOLACJA I APROKSYMACJA FUNKCJI
Transport, studia niestacjonarne I stopnia, semestr I Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska Ewa Pabisek Adam Wosatko Wprowadzenie Na czym polega interpolacja? Interpolacja polega
Rozmyte systemy doradcze
Systemy ekspertowe Rozmyte systemy doradcze Plan. Co to jest myślenie rozmyte? 2. Teoria zbiorów rozmytych. 3. Zmienne lingwistyczne. 4. Reguły rozmyte. 5. Wnioskowanie rozmyte (systemy doradcze). typu
CHARAKTERYSTYKA I ZASTOSOWANIA ALGORYTMÓW OPTYMALIZACJI ROZMYTEJ. E. ZIÓŁKOWSKI 1 Wydział Odlewnictwa AGH, ul. Reymonta 23, Kraków
36/3 Archives of Foundry, Year 004, Volume 4, 3 Archiwum Odlewnictwa, Rok 004, Rocznik 4, Nr 3 PAN Katowice PL ISSN 64-5308 CHARAKTERYSTYKA I ZASTOSOWANIA ALGORYTMÓW OPTYMALIZACJI ROZMYTEJ E. ZIÓŁKOWSKI
Zasada rozszerzania. A U A jest zbiorem rozmytym, B jest obrazem zbioru A Przeniesienie rozmytości A w odwzorowaniu f na zbiór B. sup.
Zasada rozszerzania f U V U jest zbiorem rozmytym V = f( ), jest obrazem zbioru Przeniesienie rozmytości w odwzorowaniu f na zbiór v) = ( v)? ( f ( ) = sup ( u) gdy ( v) 0 1 = 1 u f ( v) f( ) ( v) 1 0
X Y 4,0 3,3 8,0 6,8 12,0 11,0 16,0 15,2 20,0 18,9
Zadanie W celu sprawdzenia, czy pipeta jest obarczona błędem systematycznym stałym lub zmiennym wykonano szereg pomiarów przy różnych ustawieniach pipety. Wyznacz równanie regresji liniowej, które pozwoli
Tomasz Pawlak. Zastosowania Metod Inteligencji Obliczeniowej
1 Zastosowania Metod Inteligencji Obliczeniowej Tomasz Pawlak 2 Plan prezentacji Sprawy organizacyjne Wprowadzenie do metod inteligencji obliczeniowej Studium wybranych przypadków zastosowań IO 3 Dane
Interwałowe zbiory rozmyte
Interwałowe zbiory rozmyte 1. Wprowadzenie. Od momentu przedstawienia koncepcji klasycznych zbiorów rozmytych (typu 1), były one krytykowane za postać jaką przybiera funkcja przynależności. W przypadku
Budowa modeli klasyfikacyjnych w oparciu o funkcję odległości w przestrzeni zdarzeń i uogólnienie pojęć probabilistycznych na przestrzenie metryczne
Budowa modeli klasyfikacyjnych w oparciu o funkcję odległości w przestrzeni zdarzeń i uogólnienie pojęć probabilistycznych na przestrzenie metryczne C. Dendek prof nzw. dr hab. J. Mańdziuk Politechnika
ZASTOSOWANIE ZBIORÓW ROZMYTYCH W OCENIE OSIĄGNIĘCIA EFEKTÓW KSZTAŁCENIA
IZABELA JÓZEFCZYK ROMUALD MAŁECKI ROMAN RUMIANOWSKI Politechnika Warszawska, Filia Płock ZASTOSOWANIE ZBIORÓW ROZMYTYCH W OCENIE OSIĄGNIĘCIA EFEKTÓW KSZTAŁCENIA Streszczenie. Praca przedstawia propozycję
Techniki Optymalizacji: Stochastyczny spadek wzdłuż gradientu I
Techniki Optymalizacji: Stochastyczny spadek wzdłuż gradientu I Wojciech Kotłowski Instytut Informatyki Politechniki Poznańskiej email: imię.nazwisko@cs.put.poznan.pl pok. 2 (CW) tel. (61)665-2936 konsultacje:
SZTUCZNA INTELIGENCJA
SZTUCZNA INTELIGENCJA SYSTEMY ROZMYTE Adrian Horzyk Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej Katedra Automatyki i Inżynierii Biomedycznej Laboratorium
Rozkład łatwości zadań
Klasa 3a średnia klasy: 22.52 pkt średnia szkoły: 21.93 pkt średnia ogólnopolska: 14.11 pkt Rozkład łatwości zadań 1 0.9 0.8 0.7 0.6 łatwość 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
Nazwa przedmiotu: METODY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI W ZAGADNIENIACH EKONOMICZNYCH Artificial intelligence methods in economic issues Kierunek:
Nazwa przedmiotu: METODY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI W ZAGADNIENIACH EKONOMICZNYCH Artificial intelligence methods in economic issues Kierunek: Forma studiów: Informatyka Stacjonarne Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy
Projekt sportowo-zdrowotny Szkoły Podstawowej w Parchowie. Projekt sportowo-zdrowotny. Tytuł projektu: ŻYJ MĄDRZE ZDROWO I SPORTOWO
Projekt sportowo-zdrowotny Szkoły Podstawowej w Parchowie Projekt sportowo-zdrowotny Tytuł projektu: ŻYJ MĄDRZE ZDROWO I SPORTOWO Nauczyciel prowadzący : Alicja Perzanowska 1. Czas : 28.04.2017 r. 01.06.2017
Politechnika Warszawska Wydział Samochodów i Maszyn Roboczych Instytut Podstaw Budowy Maszyn Zakład Mechaniki
Politechnika Warszawska Wydział Samochodów i Maszyn Roboczych Instytut Podstaw Budowy Maszyn Zakład Mechaniki http://www.ipbm.simr.pw.edu.pl/ Teoria maszyn i podstawy automatyki semestr zimowy 2017/2018
THE PART OF FUZZY SYSTEMS ASSISTING THE DECISION IN DI- AGNOSTICS OF FUEL ENGINE SUBASSEMBLIES DEFECTS
Journal of KONES Internal Combustion Engines 2005, vol. 12, 3-4 THE PART OF FUZZY SYSTEMS ASSISTING THE DECISION IN DI- AGNOSTICS OF FUEL ENGINE SUBASSEMBLIES DEFECTS Mariusz Topolski Politechnika Wrocławska,
Technologie i systemy oparte na logice rozmytej
Zagadnienia I Technologie i systemy oparte na logice rozmytej Mają zastosowania w sytuacjach kiedy nie posiadamy wystarczającej wiedzy o modelu matematycznym rządzącym danym zjawiskiem oraz tam gdzie zbudowanie
SZTUCZNA INTELIGENCJA
SZTUCZNA INTELIGENCJA WYKŁAD 10. WNIOSKOWANIE W LOGICE ROZMYTEJ Częstochowa 2014 Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska WNIOSKOWANIE W LOGICE DWUWARTOŚCIOWEJ W logice
Genetyka populacji. Ćwiczenia 7
Genetyka populacji Ćwiczenia 7 Rodowody wraz z wynikami kontroli użytkowości stanowią podstawową informację potrzebną do doskonalenia zwierząt C F X S D C F C F S D strzałka oznacza przepływ genów między
Modelowanie zależności. Matematyczne podstawy teorii ryzyka i ich zastosowanie R. Łochowski
Modelowanie zależności pomiędzy zmiennymi losowymi Matematyczne podstawy teorii ryzyka i ich zastosowanie R. Łochowski P Zmienne losowe niezależne - przypomnienie Dwie rzeczywiste zmienne losowe X i Y
Układy logiki rozmytej. Co to jest?
PUAV Wykład 14 Co to jest? Co to jest? Logika rozmyta (fuzzy logic) jest to dział matematyki precyzyjnie formalizujący nieprecyzyjne, nieformalne ludzkie rozumowanie. Co to jest? Logika rozmyta (fuzzy
W narzędziu typu Excel, Calc czy Gnumeric napisz formułę logiczną która wyznaczy wartośd przynależności dla podanej temperatury do zbioru gorąco.
Zadanie 0 Wyobraźmy sobie, że chcemy oceniad czy dana temperatura świadczy o tym, że jest gorąco czy raczej zimno. A więc znając wartośd liczbową temperatury chcemy oceniad wartośd funkcji przynależności
Elementy Modelowania Matematycznego Wykład 4 Regresja i dyskryminacja liniowa
Spis treści Elementy Modelowania Matematycznego Wykład 4 Regresja i dyskryminacja liniowa Romuald Kotowski Katedra Informatyki Stosowanej PJWSTK 2009 Spis treści Spis treści 1 Wstęp Bardzo często interesujący
Algorytmy wspomagania decyzji Czyli co i jak andrzej.rusiecki.staff.iiar.pwr.wroc.pl s.
Algorytmy wspomagania decyzji Czyli co i jak 2013 andrzej.rusiecki@pwr.wroc.pl andrzej.rusiecki.staff.iiar.pwr.wroc.pl s. 911/D-20 O co chodzi? Celem przedmiotu jest ogólne zapoznanie się z podstawowymi
Kurs logiki rozmytej. Wojciech Szybisty
Kurs logiki rozmytej Wojciech Szybisty 2009 Spis treści 1 Co to jest logika rozmyta 3 1.1 Podstawy teorii zbiorów rozmytych........................ 3 1.2 Historia.......................................
PLAN STUDIÓW STACJONARNYCH PIERWSZEGO STOPNIA DLA KIERUNKU INŻYNIERIA DANYCH
PLAN STUDIÓW STACJONARNYCH PIERWSZEGO STOPNIA DLA KIERUNKU INŻYNIERIA DANYCH NA WYDZIALE MATEMATYKI, INFORMATYKI I EKONOMETRII UNIWERSYTETU ZIELONOGÓRSKIEGO rekrutacja w roku akademickim 2014/2015 Zatwierdzono:
Zadanie 0 gdy nie mamy logiki rozmytej. Zadanie 1- gdy już mamy logikę rozmytą
Zadanie 0 gdy nie mamy logiki rozmytej Wyobraźmy sobie, że chcemy oceniad czy dana temperatura świadczy o tym, że jest gorąco czy raczej zimno. A więc znając wartośd liczbową temperatury chcemy oceniad
Analiza Współzależności
Statystyka Opisowa z Demografią oraz Biostatystyka Analiza Współzależności Aleksander Denisiuk denisjuk@euh-e.edu.pl Elblaska Uczelnia Humanistyczno-Ekonomiczna ul. Lotnicza 2 82-300 Elblag oraz Biostatystyka
Logika Stosowana. Wykład 5 - Zbiory i logiki rozmyte Część 1. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017
Logika Stosowana Wykład 5 - Zbiory i logiki rozmyte Część 1 Marcin Szczuka Instytut Informatyki UW Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017 Marcin Szczuka (MIMUW) Logika Stosowana 2017 1 / 36 Plan
PODSTAWY BAZ DANYCH. 19. Perspektywy baz danych. 2009/2010 Notatki do wykładu "Podstawy baz danych"
PODSTAWY BAZ DANYCH 19. Perspektywy baz danych 1 Perspektywy baz danych Temporalna baza danych Temporalna baza danych - baza danych posiadająca informację o czasie wprowadzenia lub czasie ważności zawartych
Kurs logiki rozmytej - zadania. Wojciech Szybisty
Kurs logiki rozmytej - zadania Wojciech Szybisty 2009 Spis treści 1 Zadania - zbiory rozmyte 3 2 Zadania - relacje rozmyte 6 3 Zadania - logika rozmyta 11 1 Zadania - zbiory rozmyte 3 Przykłady rozwiązywania
Algorytmy wspomagania decyzji Czyli co i jak andrzej.rusiecki.staff.iiar.pwr.wroc.pl s. 230/C-3
Algorytmy wspomagania decyzji Czyli co i jak 2018 andrzej.rusiecki@pwr.edu.pl andrzej.rusiecki.staff.iiar.pwr.wroc.pl s. 230/C-3 O co chodzi? Celem przedmiotu jest ogólne zapoznanie się z podstawowymi
Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski
: idea Indeksowanie: Drzewo decyzyjne, przeszukiwania binarnego: F = {5, 7, 10, 12, 13, 15, 17, 30, 34, 35, 37, 40, 45, 50, 60} 30 12 40 7 15 35 50 Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski
SID Wykład 7 Zbiory rozmyte
SID Wykład 7 Zbiory rozmyte Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW slezak@mimuw.edu.pl Wstęp Language Ontological Commitment Epistemological Commitment (What exists in the world) (What an agent
Opinie o polskim filmie
Opinie o polskim filmie Wyniki badania dla SFP przeprowadzonego przez CBOS na reprezentatywnej próbie mieszkańców Polski od 15 roku życia w dniach 26 sierpnia 2 września 2009 Ile razy w ostatnich dwóch
ZBIORY ROZMYTE I WNIOSKOWANIE PRZYBLIŻONE
SYSTEMY ROZMYTE ZBIORY ROZMYTE I WNIOSKOWANIE PRZYBLIŻONE 2 965 Lotfi A. Zadeh: Fuzzy sets Metoda reprezentacji wiedzy wyrażonej w języku naturalnym: Temperatura wynosi 29 o C informacja liczbowa - naturalna
MODELOWANIE W OCHRONIE
MODELOWANIE W OCHRONIE ŚRODOWISKA Ćwiczenie 1 CZĘŚĆ I PARAMETRY FIZYKO- CHEMICZNE WPŁYWAJĄCE NA TRWAŁOŚĆ I ROZPRZESTRZENIANIE SIĘ ZWIĄZKÓW CHEMICZNYCH W ŚRODOWISKU NATURALNYM KOMPONENTY ŚRODOWISKA log
I. Podstawowe pojęcia i oznaczenia logiczne i mnogościowe. Elementy teorii liczb rzeczywistych.
I. Podstawowe pojęcia i oznaczenia logiczne i mnogościowe. Elementy teorii liczb rzeczywistych. 1. Elementy logiki matematycznej. 1.1. Rachunek zdań. Definicja 1.1. Zdaniem logicznym nazywamy zdanie gramatyczne
STANDARDOWE FUNKCJE PRZYNALEŻNOŚCI. METODY HEURYSTYCZNE wykład 6. (alternatywa dla s) (zdef. poprzez klasę s) GAUSSOWSKA F.
METODY HEURYSTYCZNE wykład 6 STANDARDOWE FUNKCJE PRZYNALEŻNOŚCI 2 GAUSSOWSKA F. PRZYNALEŻNOŚCI F. PRZYNALEŻNOŚCI KLASY s środek; a określa szerokość krzywej 3 4 F. PRZYNALEŻNOŚCI KLASY π F. PRZYNALEŻNOŚCI
Inżynieria Wiedzy i Systemy Ekspertowe. Niepewność wiedzy. dr inż. Michał Bereta Politechnika Krakowska
Inżynieria Wiedzy i Systemy Ekspertowe Niepewność wiedzy dr inż. Michał Bereta Politechnika Krakowska http://torus.uck.pk.edu.pl/~beretam/ beretam@torus.uck.pk.edu.pl 1 Współczynniki pewności (ang. Certainty
Modelowanie sytuacji konfliktowych, w których występują dwie antagonistyczne strony.
GRY (część 1) Zastosowanie: Modelowanie sytuacji konfliktowych, w których występują dwie antagonistyczne strony. Najbardziej znane modele: - wybór strategii marketingowych przez konkurujące ze sobą firmy
NIEPRECYZYJNY OPIS PORZĄDKU ZATRZYMANIA STRATY
Krzysztof Piasecki Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu NIEPRECYZYJNY OPIS PORZĄDKU ZATRZYMANIA STRATY Streszczenie: W pracy porządek zatrzymanej straty został opisany, jako rozmyty preporządek. Wtedy optymalne
Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka 1 1. Wstęp a) Binarne zmienne zależne b) Interpretacja ekonomiczna c) Interpretacja współczynników 2. Liniowy model prawdopodobieństwa a) Interpretacja współczynników
Matematyka zajęcia fakultatywne (Wyspa inżynierów) Dodatkowe w ramach projektu UE
PROGRAM ZAJĘĆ FAKULTATYWNYCH Z MATEMATYKI DLA STUDENTÓW I ROKU SYLABUS Nazwa uczelni: Wyższa Szkoła Przedsiębiorczości i Administracji w Lublinie ul. Bursaki 12, 20-150 Lublin Kierunek Rok studiów Informatyka
WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI REGRESJA LINIOWA
WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI REGRESJA LINIOWA Powtórka Powtórki Kowiariancja cov xy lub c xy - kierunek zależności Współczynnik korelacji liniowej Pearsona r siła liniowej zależności Istotność
Metody i techniki sztucznej inteligencji / Leszek Rutkowski. wyd. 2, 3 dodr. Warszawa, Spis treści
Metody i techniki sztucznej inteligencji / Leszek Rutkowski. wyd. 2, 3 dodr. Warszawa, 2012 Spis treści Przedmowa do wydania drugiego Przedmowa IX X 1. Wstęp 1 2. Wybrane zagadnienia sztucznej inteligencji
KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA
KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA Wydział: Matematyki Kierunek studiów: Matematyka i Statystyka (MiS) Studia w j. polskim Stopień studiów: Pierwszy (1) Profil: Ogólnoakademicki (A) Umiejscowienie kierunku
Przygotowanie do poprawki klasa 1li
Zadanie Rozwiąż równanie x 6 5 x 4 Przygotowanie do poprawki klasa li Zadanie Rozwiąż nierówność x 4 x 5 Zadanie Oblicz: a) 9 b) 6 5 c) 64 4 d) 6 0 e) 8 f) 7 5 6 Zadanie 4 Zapisz podane liczby bez znaku
TEORETYCZNE PODSTAWY INFORMATYKI
1 TEORETYCZNE PODSTAWY INFORMATYKI WFAiS UJ, Informatyka Stosowana I rok studiów, I stopień Wykład 16 2 Data Science: Uczenie maszynowe Uczenie maszynowe: co to znaczy? Metody Regresja Klasyfikacja Klastering
Film to życie, z którego wymazano plamy nudy (A. Hitchcock) rodzaje i gatunki filmowe
Scenariusz lekcji bibliotecznej pt. Film to życie, z którego wymazano plamy nudy (A. Hitchcock) rodzaje i gatunki filmowe CEL GŁÓWNY: kształcenie umiejętności patrzenia na film i dyskutowania o nim CELE
EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI
ARKUSZ ZAWIERA INFORMACJE PRAWNIE CHRONIONE DO MOMENTU ROZPOCZĘCIA EGZAMINU! Miejsce na naklejkę MMA-R_P-08 EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI POZIOM ROZSZERZONY MAJ ROK 008 Czas pracy 80 minut Instrukcja
WYZNACZANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODAMI SYMULACYJNYMI
WYZNACZANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODAMI SYMULACYJNYMI Stefan WÓJTOWICZ, Katarzyna BIERNAT ZAKŁAD METROLOGII I BADAŃ NIENISZCZĄCYCH INSTYTUT ELEKTROTECHNIKI ul. Pożaryskiego 8, 04-703 Warszawa tel. (0)
Optymalizacja ciągła
Optymalizacja ciągła 5. Metoda stochastycznego spadku wzdłuż gradientu Wojciech Kotłowski Instytut Informatyki PP http://www.cs.put.poznan.pl/wkotlowski/ 04.04.2019 1 / 20 Wprowadzenie Minimalizacja różniczkowalnej
Skrypt 12. Funkcja kwadratowa:
Projekt Innowacyjny program nauczania matematyki dla liceów ogólnokształcących współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Skrypt 12 Funkcja kwadratowa: 8.
Metody Rozmyte i Algorytmy Ewolucyjne
mgr inż. Wydział Matematyczno-Przyrodniczy Szkoła Nauk Ścisłych Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego Wykład wstępny Plan prezentacji 1 Wprowadzenie Kontakt Tematyka wykładu Zasady zaliczenia 2 3
Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka 1 1. Wstęp a) Binarne zmienne zależne b) Interpretacja ekonomiczna c) Interpretacja współczynników 2. Liniowy model prawdopodobieństwa a) Interpretacja współczynników
PODSTAWY INŻYNIERI WIEDZY
Z1-PU7 WYDANIE N1 Strona 1 z 4 (pieczęć wydziału) KARTA PRZEDMIOTU 1. Nazwa przedmiotu: PODSTAWY INŻYNIERI WIEDZY 2. Kod przedmiotu: PIW 3. Karta przedmiotu ważna od roku akademickiego: 2012/2013 4. Forma
Logika rozmyta typu 2
Logika rozmyta typu 2 Zbiory rozmyte Funkcja przynależności Interwałowe zbiory rozmyte Funkcje przynależności przedziałów Zastosowanie.9.5 Francuz Polak Niemiec Arytmetyka przedziałów Operacje zbiorowe
przybliżeniema Definicja
Podstawowe definicje Definicje i podstawowe pojęcia Opracowanie danych doświadczalnych Często zaokraglamy pewne wartości np. kupujac telewizor za999,99 zł. dr inż. Ireneusz Owczarek CMF PŁ ireneusz.owczarek@p.lodz.pl
ZARZĄDZANIE POPULACJAMI ZWIERZĄT SPOKREWNIENIE INBRED
ZARZĄDZANIE POPULACJAMI ZWIERZĄT SPOKREWNIENIE INBRED Rodowody wraz z wynikami kontroli użytkowości stanowią podstawową informację potrzebną do doskonalenia zwierząt X S D C F C F C S D F strzałka oznacza
WYMAGANIA EDUKACYJNE NIEZBĘDNE DO UZYSKANIA ŚRÓDROCZNYCH I ROCZNYCH OCEN KLASYFIKACYJNYCH Z MATEMATYKI W KLASIE II GIMNAZJUM
WYMAGANIA EDUKACYJNE NIEZBĘDNE DO UZYSKANIA ŚRÓDROCZNYCH I ROCZNYCH OCEN KLASYFIKACYJNYCH Z MATEMATYKI W KLASIE II GIMNAZJUM OCENA ŚRÓDROCZNA: NIEDOSTATECZNY ocenę niedostateczny otrzymuje uczeń, który
Badania eksperymentalne
Badania eksperymentalne Analiza CONJOINT mgr Agnieszka Zięba Zakład Badań Marketingowych Instytut Statystyki i Demografii Szkoła Główna Handlowa Najpopularniejsze sposoby oceny wyników eksperymentu w schematach
Inżynieria Wiedzy i Systemy Ekspertowe. Logika rozmyta. dr inż. Michał Bereta Politechnika Krakowska
Inżynieria Wiedzy i Systemy Ekspertowe Logika rozmyta dr inż. Michał Bereta Politechnika Krakowska http://torus.uck.pk.edu.pl/~beretam/ beretam@torus.uck.pk.edu.pl 1 Wyostrzanie Ostateczna, ostra wartość
Wskazówki do sporządzenia umowy z kamerzystą
Wskazówki do sporządzenia umowy z kamerzystą KWESTIE PODSTAWOWE 1 Co zamawiamy: 1) wykonanie profesjonalnego filmu narzeczeńskiego; 2) wykonanie profesjonalnego filmu z podziękowaniami dla rodziców; 3)
EGZAMIN W KLASIE TRZECIEJ GIMNAZJUM W ROKU SZKOLNYM 2017/2018 CZĘŚĆ 2. MATEMATYKA ZASADY OCENIANIA ROZWIĄZAŃ ZADAŃ
EGZAMIN W KLASIE TRZECIEJ GIMNAZJUM W ROKU SZKOLNYM 2017/2018 CZĘŚĆ 2. MATEMATYKA ZASADY OCENIANIA ROZWIĄZAŃ ZADAŃ ARKUSZ GM-M8 KWIECIEŃ 2018 Zadanie 1. (0 1) I. Wykorzystanie i tworzenie informacji. Umiejętność
PROGRAM STUDIÓW K_W05, K_W07 K_U 01, K_U02, K_U05, K_U12, K_K01, K_K02, K_K03. Egzamin pisemny, obserwacja studenta na zajęciach, ocena projektu
PROGRAM STUDIÓW I. INFORMACJE OGÓLNE 1. Nazwa jednostki prowadzącej kierunek: W y d z i a ł M a t e m a t y k i i I n f o r m a t y k i 2. Nazwa kierunku: I n f o r m a t y k a 3. Oferowane specjalności:
Wykład 1 Sprawy organizacyjne
Wykład 1 Sprawy organizacyjne 1 Zasady zaliczenia Prezentacja/projekt w grupach 5 osobowych. Każda osoba przygotowuje: samodzielnie analizę w excel, prezentację teoretyczną w grupie. Obecność na zajęciach
? 14. Dana jest funkcja. Naszkicuj jej wykres. Dla jakich argumentów funkcja przyjmuje wartości dodatnie? 15. Dana jest funkcja f x 2 a x
FUNKCE FUNKCJA LINIOWA Sporządź tabelkę i narysuj wykres funkcji ( ) Dla jakich argumentów wartości funkcji są większe od 5 Podaj warunek równoległości prostych Wyznacz równanie prostej równoległej do
Podstawy sztucznej inteligencji
wykład 4 (Fuzzy logic) 23 listopad 2011 Plan wykładu 1 Systemy wnioskowania z danymi niepewnymi 2 3 Inteligentne systemy z wiedzą Systemy z wiedzą składają się z dwóch części: 1 Baza wiedzy (KB): zbioru
Analiza Danych Sprawozdanie regresja Marek Lewandowski Inf 59817
Analiza Danych Sprawozdanie regresja Marek Lewandowski Inf 59817 Zadanie 1: wiek 7 8 9 1 11 11,5 12 13 14 14 15 16 17 18 18,5 19 wzrost 12 122 125 131 135 14 142 145 15 1 154 159 162 164 168 17 Wykres
V Seminarium Naukowe "Inżynierskie zastosowania technologii informatycznych" - relacja
V Seminarium Naukowe "Inżynierskie zastosowania technologii informatycznych" - relacja W dniu 27.06.2015 odbyło się V Seminarium Naukowe Inżynierskie zastosowania technologii informatycznych. Organizatorzy
Wykaz ważniejszych oznaczeń Podstawowe informacje o napędzie z silnikami bezszczotkowymi... 13
Spis treści 3 Wykaz ważniejszych oznaczeń...9 Przedmowa... 12 1. Podstawowe informacje o napędzie z silnikami bezszczotkowymi... 13 1.1.. Zasada działania i klasyfikacja silników bezszczotkowych...14 1.2..
Algorytm wyznaczania najkrótszej ścieżki w grafie skierowanym w zbiorze liczb rozmytych
NEUMNN Tomasz 1 lgorytm wyznaczania najkrótszej ścieżki w grafie skierowanym w zbiorze liczb rozmytych WSTĘP W systemach zarządzania transportem jedną z najbardziej istotnych kwestii jest zapewnienie najkrótszej
Zadania przygotowawcze do konkursu o tytuł NAJLEPSZEGO MATEMATYKA KLAS PIERWSZYCH I DRUGICH POWIATU BOCHEŃSKIEGO rok szk. 2017/2018.
Zadania przygotowawcze do konkursu o tytuł NAJLEPSZEGO MATEMATYKA KLAS PIERWSZYCH I DRUGICH POWIATU BOCHEŃSKIEGO rok szk. 017/018 19 grudnia 017 1 1 Klasy pierwsze - poziom podstawowy 1. Dane są zbiory
SPIS TREŚCI PRZEDMOWA WYKAZ WAŻNIEJSZYCH OZNACZEŃ 1. PODSTAWOWE INFORMACJE O NAPĘDZIE Z SILNIKAMI BEZSZCZOTKOWYMI 1.1. Zasada działania i
SPIS TREŚCI PRZEDMOWA WYKAZ WAŻNIEJSZYCH OZNACZEŃ 1. PODSTAWOWE INFORMACJE O NAPĘDZIE Z SILNIKAMI BEZSZCZOTKOWYMI 1.1. Zasada działania i klasyfikacja silników bezszczotkowych 1.2. Moment elektromagnetyczny
Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar... 1. Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16
Spis treści Przedmowa.......................... XI Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar................. 1 1.1. Wielkości fizyczne i pozafizyczne.................. 1 1.2. Spójne układy miar. Układ SI i jego
Algorytm grupowania danych typu kwantyzacji wektorów
Algorytm grupowania danych typu kwantyzacji wektorów Wstęp Definicja problemu: Typowe, rozważane dotychczas problemy koncentrowały się na nauczeniu na podstawie zbioru treningowego i zbioru etykiet klasyfikacji
Przetwarzanie obrazów wykład 4
Przetwarzanie obrazów wykład 4 Adam Wojciechowski Wykład opracowany na podstawie Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów R. Tadeusiewicz, P. Korohoda Filtry nieliniowe Filtry nieliniowe (kombinowane)
Sterowanie z wykorzystaniem logiki rozmytej
Sterowanie z wykorzystaniem logiki rozmytej konspekt seminarium Paweł Szołtysek 24 stycznia 2009 1 Wstęp 1.1 Podstawy logiki rozmytej Logika rozmyta jest rodzajem logiki wielowartościowej, stanowi uogólnienie
Przykładowe rozwiązania
Przykładowe rozwiązania (E. Ludwikowska, M. Zygora, M. Walkowiak) Zadanie 1. Rozwiąż równanie: w przedziale. ( ) ( ) ( )( ) ( ) ( ) ( ) Uwzględniając, że x otrzymujemy lub lub lub. Zadanie. Dany jest czworokąt
Programowanie celowe #1
Programowanie celowe #1 Problem programowania celowego (PC) jest przykładem problemu programowania matematycznego nieliniowego, który można skutecznie zlinearyzować, tzn. zapisać (i rozwiązać) jako problem
Matura próbna 2014 z matematyki-poziom podstawowy
Matura próbna 2014 z matematyki-poziom podstawowy Klucz odpowiedzi do zadań zamkniętych zad 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 odp A C C C A A B B C B D A 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 C C A B A D C B
KARTA INFORMACYJNA PRZEDMIOTU
Uniwersytet Rzeszowski WYDZIAŁ KIERUNEK Matematyczno-Przyrodniczy Fizyka techniczna SPECJALNOŚĆ RODZAJ STUDIÓW stacjonarne, studia pierwszego stopnia KARTA INFORMACYJNA PRZEDMIOTU NAZWA PRZEDMIOTU WG PLANU
b) Wybierz wszystkie zdania prawdziwe, które odnoszą się do przemiany 2.
Fizyka Z fizyką w przyszłość Sprawdzian 8B Sprawdzian 8B. Gaz doskonały przeprowadzono ze stanu P do stanu K dwoma sposobami: i, tak jak pokazano na rysunku. Poniżej napisano kilka zdań o tych przemianach.
Filip Graliński. Sztuczna inteligencja. Klasyfikacja i rekomendacja
Filip Graliński Sztuczna inteligencja Klasyfikacja i rekomendacja Wyszukiwanie Odkrywanie wzorców Inteligentne systemy informacyjne Eksploracja Predykcja Opis Wyszukiwanie Odkrywanie wzorców Inteligentne