Студентски семинар, 12. мај 2023.

• 10. Мај, 2023
• Коментари (0)

Наредни састанак Семинара биће одржан у петак, 12. маја 2023, у сали 301ф Математичког института САНУ са почетком у 12 часова.

Предавач: Урош Малеш, Електротехнички факултет, Универзитет у Београду

Наслов предавања: КАКО РАЗУМЕВАЊЕ ПРОБЛЕМА И МАШИНСКО УЧЕЊЕ ВОДЕ КА БОЉИМ РЕШЕЊИМА: ПРИМЕНА НА ПРОЦЕНУ ТЕШКОЋЕ P||CMAX И ПРЕДВИЂАНЈЕ ТОКСИЧНОСТИ

Апстракт: Машинско учење (ML) се појавило као популарна техника вештачке интелигенције (AI) у различитим научним областима. Међутим, људски фактор остаје круцијалан у координацији и оптимизацији ML модела. Истражује се априорно знање које се стиче систематском употребом логике и разумевањем основног проблема. Представљамо две различите студије случаја које илуструју како се ML и наше разумевање проблема допуњују, доводећи до побољшаних решења. У првој студији случаја покушавали смо да разумемо потешкоће које два алгоритма оптимизације имају да реше P||Cmax варијанту проблема распоређивања. За први алгоритам (ArcFlow) демонстрирали смо како врло једноставна запажања, у вези са нашим проблемом, доводе до прецизнијег ML модела. Што се тиче другог алгоритма (GIST), убацили смо наше априорно знање кроз додатну карактеристику добијену софистициранијом претрагом. Ово је поново резултовало већом предиктивном моћи модела. Друга студија случаја се фокусирала на предвиђање токсичности користећи скуп података „Ames“. Спровели смо ригорозан процес одабира карактеристика након што је додато доменско, тј. априорно знање. То је резултовало ML моделом са знатно мање карактеристика него у најсавременијим истраживачким студијама, ког такође карактерише и висока прецизност. Смањен број коришћених карактеристика у резултујућем моделу може пружити драгоцене увиде и водити доменске стручњаке у истраживању релевантних фактора за предвиђање токсичности.

Прва студија случаја је заједнички рад Татјане Јакшић-Кругер, Татјане Давидовић, Душана Рамљака, Драгутина Остојића и Абхаиа Харидаса. Сарадници у другој студији случаја су Душан Рамљак, Бранислав Станковић и Ранојои Деб.

Напомена: Предавања се могу пратити на даљину преко линка:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/call/CihYM6Nratzix7c8G/uJmcdEJs4INWQ8MEoLVzHRGxbfbBEWSBMwXBYcymVoj

Регистрациона форма је доступна на:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/M4zcEwxkzy5PqNS73