Koevoluční algoritmy a klasifikace

Název anglicky

Coevolutionary Algorithms and Classification

Jazyk práce

český

Abstrakt

Cílem této práce je automatizovaný návrh programu pro detekci projevů dyskineze z pohybových dat pacientů. K návrhu programu je využito kartézské genetické programování, které bylo z důvodu urychlení procesu návrhu doplněno o koevoluci prediktorů fitness s proměnlivou velikostí, která umožňuje vyhodnocení kvality kandidátních řešení na pouhé části trénovacích dat. Vzniklé řešení dosahuje srovnatelné schopnosti rozlišení mezi třídami (AUC) s existujícím řešením při dosažení v průměru trojnásobného zrychlení procesu návrhu oproti variantě bez prediktorů fitness. Experimenty s metodami křížení prediktorů neukázaly významný rozdíl mezi zvolenými metodami. Zajímavých výsledků však bylo dosaženo při experimentech s celočíselnými datovými typy vhodnými pro implementaci v hardwaru, kdy u datového typu o osmi bitech bez znaménka (uint8_t) bylo dosaženo nejenom srovnatelné schopnosti rozlišení mezi třídami (pro významné projevy dyskineze AUC = 0,93 shodně jako pro existující řešení) a zlepšení rozlišovací schopností u chodících pacientů (AUC = 0,80 oproti AUC = 0,73 u existujícího řešení), ale navíc v průměru téměř devítinásobného zrychlení návrhu oproti variantě bez prediktorů fitness využívající datový typ float.

Klíčová slova

strojové učení, klasifikace, evoluční algoritmy, genetické algoritmy, genetické programování, kartézské genetické programování, koevoluční algoritmy, prediktor s proměnlivou velikostí, dyskineze

Ústav

Ústav počítačových systémů FIT VUT v Brně

Studijní program

Informační technologie a umělá inteligence, specializace Inteligentní systémy

Soubory

Stav

obhájeno, hodnocení A

Obhajoba

22. června 2021

Oponent

Sekanina Lukáš, prof. Ing., Ph.D.

Průběh obhajoby

Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm A.

Otázky u obhajoby

Jak si vysvětlujete dobrou kvalitu řešení postavených na uint8?
Jak si vysvětluje, že nejlepší nalezené řešení obsahuje pouze 4 operace (2 MAX, 1 MIN a 1 sčítání)? Není to jednoduchá aproximace "průměrování"?
Je vaše datová sada veřejná? Pokud ne, lze nějak dokázat, že opravdu dostáváte dobré výsledky?
Ověřoval jste vaše řešení i jiným přístupem?
Jak jste pracoval s vaší datovou sadou? Jak je rozsáhlá?
Jak funguje sčítání nad datovým typem uint_8?

Komise

Zbořil František V., doc. Ing., CSc. (UITS FIT VUT), předseda
Hradiš Michal, Ing., Ph.D. (UPGM FIT VUT), člen
Janoušek Vladimír, doc. Ing., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen
Peringer Petr, Dr. Ing. (UITS FIT VUT), člen
Rozman Jaroslav, Ing., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen
Smrčka Aleš, Ing., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen

Citace

HURTA, Martin. Koevoluční algoritmy a klasifikace. Brno, 2021. Diplomová práce. Vysoké učení technické v Brně, Fakulta informačních technologií. 2021-06-22. Vedoucí práce Drahošová Michaela. Dostupné z: https://www.fit.vut.cz/study/thesis/23726/

BibTeX

@mastersthesis{FITMT23726,
    author = "Martin Hurta",
    type = "Diplomov\'{a} pr\'{a}ce",
    title = "Koevolu\v{c}n\'{i} algoritmy a klasifikace",
    school = "Vysok\'{e} u\v{c}en\'{i} technick\'{e} v Brn\v{e}, Fakulta informa\v{c}n\'{i}ch technologi\'{i}",
    year = 2021,
    location = "Brno, CZ",
    language = "czech",
    url = "https://www.fit.vut.cz/study/thesis/23726/"
}