Vladislav Rajkovič
(Univerza v Mariboru, Fakulteta za organizacijske vede in IJS):
Podpora odločanju v procesu zagotavljanja kakovosti zdravstvene storitve
Predstavljene bodo nekatere možnosti, ki jih nudi večkriterijsko odločanje pri zagotavljanju kakovosti v zdravstvu. Poudarek bo na razumljivosti in transparentnosti odločitvenega znanja kot dejavniku podpore kognitivnim procesom zdravstvenih delavcev. Povedano bomo ilustrirali z zgledi zagotavljanja kakovosti rentgenskih slik, procesa patronažne zdravstvene nege in ocene rizičnosti raka na dojki.
Ljupčo Todorovski, Irena Nančovska:
Napovedovanje časovnih vrst z nevronskimi mrežami in
avtomatskim odkrivanjem enačb
V prispevku primerjamo dve metodi za napovedovanje časovnih vrst. Obe metodi se učita iz primerov: pri prvi je naučeni koncept nevronska mreža, pri drugi pa diferenčna enačba. Obe metodi smo uporabili za napovedovanje v petih različnih domenah. S primerjavo smo potrdili potencialno uporabnost avtomatskega odkrivanja enačb za napovedovanje časovnih vrst.
Claude Sammut
(University of New South Wales, Sydney, Australia):
Prolog, Refinements and RLGG's
Cohen's refinement rules provide a flexible mechanism for introducing intentional background knowledge in an ILP system. Whereas Cohen used a limited second order theorem prover to implement the rule interpreter, we extend the method to use a full Prolog interpreter. This makes the introduction of more complex background knowledge possible. Although refinement rules have been used to generate literals for a general-to-specific search, we show how they can also be used as filters to reduce the number of literals in an RLGG algorithm. Each literal constructed by the LGG is tested against the refinement rules and only admitted if a refinement rule has been satisfied. We demonstrate this system on a medical imaging application.
Sašo Džeroski
(Institut Jožef Stefan, Ljubljana),
Boris Kompare
(Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo, Ljubljana):
Uporaba strojnega učenja za analizo podatkov o okolju
Podatke o okolju je pogosto treba analizirati, da bi iz njih dobili informacije, potrebne za upravljalske posege v okolju. Analizo podatkov lahko uporabimo za gradnjo modela okoljskega procesa, ki ga želimo upravljati ali pa za razumevanje okoljskih procesov, ki jih obravnavamo, vključno z odkrivanjem in razumevanjem medsebojnih vplivov različnih parametrov. Opisali bomo primere uporabe strojnega učenja za analizo podatkov o okolju, kot so modeliranje rasti alg v jezerih in lagunah, napovedovanje kemičnih parametrov kakovosti voda iz bioloških, ter modeliranje dinamike populacije jelenjadi v odvisnosti od razvoja gozda in meteoroloških dejavnikov. Na kratko bomo poročali tudi o seminarjih in delavnicah, ki jih organiziramo v sodelovanju s Centrom za prenos znanja na področju informacijskih tehnologij.
Terry Horgan
(University of Memphis):
Connectionism and Dynamical Cognition:
A Nonclassical Framework for Cognitive Science
This talk will be an overview of Terence Horgan and John Tienson's book Connectionism and the Philosophy of Psychology (MIT Press, 1996). Drawing on ideas from connectionist modelling and dynamical systems theory, the book proposes a nonclassical framework for cognitive science. On this approach, cognition is subserved mathematically by temporal trajectories through a high-dimensional dynamical system. Dynamical systems have very rich mathematical structure. In principle, this structure could be the basis for subtle and sophisticated forms of cognitive processing, including the hard-to-model kinds of processing associated with the frame problem.
Terry Horgan is Professor of Philosophy at the University of Memphis. He works in philosophy of psychology, philosophy of language, and metaphysics. During May and June 1998 he is lecturing on these topics in Ljubljana, Graz, Innsbruck, Salzburg, and at a philosophy conference on vagueness in Bled.
Matjaž Gams, Tomaž Šef
(IJS):
Slovenski govor in prevajanje iz angleščine na računalnikih
Predstavili bomo govor v inteligentni agentki za zaposlovanje, tako angleški kot slovenski. Nato bomo posebej predstavili modul za slovenski govor. Predstavili bomo sistem za prevajanje iz angleščine v slovenščino. Omenili bomo identifikacijo govorcev, ki jo opravljamo v Laboratoriju za naravni jezik na Odseku za inteligentne sisteme na IJS. Predstavili bomo zamisli o novem projektu za prevajanje iz angleščine v slovenščino in nazaj.
Primož Jakopin
(Filozofska fakulteta, Inštitut za slovenski jezik ZRC SAZU):
Slovenski govor in prevajanje iz angleščine na računalnikih
Predstavljene bodo besedilne zbirke, nastale v zadnjih dveh
letih v okviru dela na Inštitutu za slovenski jezik ZRC SAZU (sodelavka
mag. Aleksandra Bizjak) in nastajajoče avtorjeve doktorske disertacije
na Fakulteti za elektrotehniko (Zgornja meja entropije v slovenskih
leposlovnih besedilih, s sodelovanjem Filozofske fakultete). Gre za
oblikoslovno označen korpus 330.000 besed (štirje romani in vzorec iz
časopisa DELO),
učni vzorec 60 leposlovnih besedil ter
preizkusni vzorec zbranih del Cirila Kosmača. Predstavljena bo še zbirka
samostalnikov, pridevnikov in glagolov iz Slovarja slovenskega knjižnega
jezika (SSKJ) z izpeljankami ter del korpusa DELO za slepe 1998.
Govora bo tudi o tistem delu urejevalnika
EVA, ki vsebuje orodja
za pripravo besedilnih zbirk in za njihovo oblikoslovno označitev
(angl. Part-of-speech tagging).
George M. Chaikin
(Lehman College, CUNY, and Irwin S. Chanin School of Architecture, New York, USA):
Drawing Machines
Drawing is a method of computation which has not been adequately studied in contemporary computer science and AI research. The objective of this seminar will be to lay out some areas in which drawing and images might be applied to problem solving, particularly for visual guidance and navigation, and related computer vision problems. The effort will be to examine models of human vision processing as examplars of computation, and see where current techniques in massive parallelism might mimick them.
Karl H. Pribram
(Professor Emeritus, Stanford University;
James P. and Anna King Distinguished Professor
and Eminent Scholar, Commonwealth of Virginia,
Radford University,
Center for Brain Research):
Lie groups, perception and action
Given the massively distributed memory store, how can images of objects be perceived? One possibility was suggested by Poincare to Helmholtz in the 1880's - the formation of groups. Lie, inspired by this suggestion, carried out such a program. Evidence will be presented that in fact groups of Lie type can account for object perception.
Profesor Karl H. Pribram, doktor medicine in doktor znanosti, dolgo časa na sloviti Stanfordski univerzi, zdaj pa direktor Centra za raziskovanje možganov in informacijske znanosti (B.R.A.I.N.S.) v Radfordu, Virginia, ZDA, je v šestdesetih letih zaslovel s številnimi inovativnimi in fundamentalnimi članki s področja eksperimentalne nevropsihologije, pozneje pa tudi vse bolj na širših in interdisciplinarnih področjih raziskovanja možganov. Na osnovi dela nobelovca fizika Gaborja, odkritelja holografije, je predstavil globalno teorijo spomina in možganskega procesiranja informacij, predvsem vizualnih - holonomsko teorijo možganov. Teorija nevronskih mrež je z drugega zornega kota kasneje potrdila Pribramovo nevronsko holografijo in jo računalniško udejanila.
Prof. Pribram je v svojem delu izredno širok. Sodeluje tudi s pomembnimi teoretičnimi fiziki, humanisti itd., ne izogiba se poudarjanju pomena novih raziskav zavesti in duhovnosti, njegova slika možgan je vedno celostna, mnogoplastna in po najboljših možnostih konsistentna. Njegovi dosežki ga uvrščajo med najpomembnejše nevroznanstvenike oz. kognitivne znastvenike zadnjih desetletij. Objavil je okrog dvesto člankov, številne v najuglednejših revijah. Prof. Pribram je redni gost naših oktobrskih konferenc o kognitivni znanosti.
Jakub Zavrel
(ILK/Computational Linguistics, Tilburg University):
Four Machine Learning Approaches to Part-of-Speech Tagging
Part-of-Speech (POS) tagging, i.e. assigning a morpho-syntactic category to words in text, is a shallow but nonetheless very useful first stage in the processing, analysis, and annotation of written text.
POS tagging is also an interesting application for Machine Learning systems. First, because learning approaches have shown to be superior to hand-coded rule-based methods in development time, and often in accuracy. Second, because it provides an application framework of a very large scale and complexity. The number of training examples is very large, usually in the range of hundreds of thousands to millions of words. The number of categories ranges from ten to several hunderds, depending on the language and the design of the tag set. And third, because the construction of more accurate taggers seems to place special demands upon a learning algorithm's ability to deal with large, diverse and interacting sets of attributes.
In this talk, I will discuss the challenges of the POS-tagging task, and review four existing approaches to the problem: Hidden Markov Models (HMM's), Brill's Error-driven Rule-based tagger, The MXPOST tagger, based on the Maximum Entropy modeling framework, and MBT, a Memory-based tagger developed at Tilburg University. I will also present recent experimental results comparing these four taggers on a number of corpora.
Dorian Šuc
(FRI):
Simbolična in kvalitativna rekonstrukcija veščine vodenja
Vodenje dinamičnega sistema, kot je žerjav ali letalo, zahteva izkušenega operaterja. Njegova veščina vodenja je navadno podzavestna in jo je težko rekonstruirati z introspekcijo. Zato je privlačna ideja v avtomatski rekonstrukciji take veščine iz operaterjevih posnetkov vodenja z metodami strojnega učenja. Na seminarju bom predstavil pristop k rekonstrukciji veščine vodenja, ki temelji na simbolični rekonstrukciji operaterjeve trajektorije in omogoča izpeljavo kvalitativne strategije. Predstavil bom zanimive rezultate v domeni vodenja kontejnerskega žerjava in nakazal perspektive takega pristopa.