Dobrodoli na predstavitev Laboratorija za Kognitivno modeliranje Ljubljana

Dobrodošli na predstavitev Laboratorija za Kognitivno modeliranje Ljubljana, 2008

Laboratorij za kognitivno modeliranje

Laboratorij za kognitivno modeliranje Predstojnik laboratorija: - prof. dr. Igor Kononenko Člani: - doc. dr. Matjaž Kukar doc. dr. Marko Robnik Šikonja as. dr. Zoran Bosnić as. Petar Vračar Erik Štrumbelj Zunanji sodelavci: - dr. Matjaž Bevk - dr. Mitja Peruš

Področja dela • razvoj metod in algoritmov strojnega učenja, podatkovnega rudarjenja, inteligentne analize podatkov in analize slik • aplikacije podatkovnega rudarjenja in statistične analize • računalniška podpora analizi biomedicinskih podatkov • kognitivno modeliranje in umetna inteligenca

Raziskovalno delo v Laboratoriju za kognitivno modeliranje • ocenjevanje podatkovnih atributov • ocenjevanje verjetnosti dogodkov • ocenjevanje napovedne zanesljivosti modelov • vizualna razlaga modelov • analiza slik • vključevanje lastnih rešitev v komercialna orodja

Sistem za podporo pri odločanju nov primer model ? kakšna je napoved? zakaj taka napoved? kako zanesljiva je ta napoved? podatki predelani podatki

Ocenjevanje podatkovnih atributov • zbiranje podatkov je drago, zato je koristno vrednotenje podatkov • ugotavljanje medsebojne povezanosti posameznih parametrov • razvoj specifičnih algoritmov za potrebe posameznih problemskih področij

Ocenjevanje verjetnosti • ocenjevanje verjetnosti posameznih dogodkov iz podatkov • velike količina podatkov: splet, časovne vrste, senzorji, . . . • uporabljamo statistične metode in metode podatkovnega rudarjenja: povezovalna pravila, SVM, nevronske mreže, . . .

Ocenjevanje zanesljivosti napovedi modela • model opiše celoten problem, minimizira povprečno napako • pri uporabi modela za napovedovanje in razvrščanje nas zanima naš konkreten primer • želimo poznati zanesljivost

Vizualna razlaga modelov • poleg odločitve je pomembna tudi razlaga odločitve • ugotavljamo kako posamezni atributi prispevajo k odločitvi nekega modela • prispevke vizualiziramo na razumljiv in informativen način

Vizualna razlaga modelov

Analiza slik • parametrizacija slik • podatkovno rudarjenje in razlaga slik • aplikacije: - medicinske slike - bioelektromagnetno polje (korone)

Vključevanje lastnih rešitev v komercialna orodja (podatkovne baze) • vključevanje lastnih rešitev v komercialna in odprtokodna orodja • podatkovno rudarjenje znotraj podatkovnih baz • primerno za uporabo v poslovnem okolju • prednosti: - enostavnejša uporaba za nestrokovnjake - hitrejši dostop do podatkov - varnost: podatki ne zapuščajo podatkovne baze!

Nekaj praktičnih aplikacij • uporaba lastnih, prosto dostopnih in komericalnih DM orodij • različna področja: - medicina • scintigrafija okostja in srca, bioelektrogrami, mikroskopija temnega polja - napovedovanje električnih tokov v električnem prenosnem omrežju - analiza web logov - tržne raziskave v marketingu - športne stave (nogomet, konjske dirke) - telekomunikacije - zavarovalništvo

Znanstvene in razvojne izkušnje • avtorji številnih člankov v kvalitetnih revijah in knjigah ter na uglednih konferencah • skupaj več kot 300 citatov • članstvo v uredniških odborih revij in programskih odborih konferenc • dolgoletne raziskovalno-razvojne izkušnje na področjih strojnega učenja, podatkovnega rudarjenja, aplikacijah v medicini, finančnem sektorju, telekomunikacijah, . . .

Pred kratkim izšla knjiga • avtorja sta člana LKM: - prof. dr. Igor Kononenko - doc. dr. Matjaž Kukar • izšla 2007 pri založbi Horwood publishing • celovit pregled področja strojnega učenja in podatkovnega rudarjenja

Sodelovanje z drugimi ustavnovami

Sodelovanje z drugimi ustavnovami • Onkološki inštitut v Ljubljani • Laboratorij za neuroendokrinologijo Medicinske fakultete v Ljubljani • IJS-Odsek za tehnologije znanja • Klinika za nuklearno medicino Kliničnega centra v Ljubljani • Inštitut BION v Ljubljani • ASCR Institute of Computer Science, Češka • Univerza v Malagi, Španija • Univerza v Ioannini, Grčija • Univerza v Portu, Portugalska • University of Hasselt, Belgija

Kako se vključiti v delo LKM • študentje višjih letnikov preko seminarskih in diplomskih nalog • podiplomski študentje preko magistrskih in doktorskih del ali kot mladi raziskovalci • vsi ki vas raziskovalno delo zanima, ste dobrodošli tudi mimo pedagoškega procesa

Kontakt • http: //lkm. fri. uni-lj. si • telefon: (01) 4768 459, 4768 390 • • • igor. kononenko@fri. uni-lj. si matjaz. kukar@fri. uni-lj. si marko. robnik@fri. uni-lj. si zoran. bosnic@fri. uni-lj. si petar. vracar@fri. uni-lj. si erik. strumbelj@fri. uni-lj. si