{{header>2}}

====== - LAB: Elementy uczenia maszynowego (ML) w Prologu ======

===== Źródła =====
  * PMG -> [[http://www.cs.ubc.ca/~poole|D. Poole]], A. Mackworth and R. Goebel, //[[http://www.cs.ubc.ca/~poole/ci.html|Computational Intelligence: A Logical Approach]]//, Oxford University Press, 1998.
  * TML -> [[http://www.cs.cmu.edu/~tom/|T. Mitchell]], //[[http://www.cs.cmu.edu/~tom/mlbook.html|Machine Learning]]//, McGraw Hill, 1997.
  * ZMV -> [[http://www.cs.ccsu.edu/~markov/|Z. Markov]], //[[http://www.cs.ccsu.edu/~markov/ccsu_courses/MachineLearning.html|CS570 - Topics in AI: Machine Learning]]//, oraz //[[http://www.cs.ccsu.edu/~markov/ccsu_courses/mlprograms/|Machine Learning Programs and Laboratory Experiments in Prolog]]//, 2003.

===== - Temat: Wstęp do ML =====
Proszę przeczytać (przypomnieć sobie) wykłady wprowadzające
{{tml-ch1.pdf|TML1}} ([[http://www.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/project/theo-20/www/mlbook/ch1.pdf|TML1]]),
{{pmg-ch11_lect1.pdf|PMG11_1}} ([[http://www.cs.ubc.ca/spider/poole/ci/slides/ch11/lect1.pdf|PMG11_1]]),
{{zmv-ml-ch1.pdf|ZMV1}} ([[http://www.cs.ccsu.edu/~markov/ccsu_courses/ml-ch1.pdf|ZMV1]]),
dotyczące ML, jego zadań i wariantów.

Proszę zapoznać się z podsumowaniem różnych perspektyw na ML u 
[[http://www.cs.ccsu.edu/~markov/ccsu_courses/MachineLearning.html|ZMV]] (1-Introduction):
{{zmv-intro-ml.pdf|ML example}},
{{zmv-playtennis.pdf|Play Tennis example}}.

{{zmv-mlprograms.tar.gz|Lokalna kopia}} kompletu [[http://www.cs.ccsu.edu/~markov/ccsu_courses/mlprograms/|plików laboratoryjnych ZMV]].

===== - Temat: Reprezentacje wiedzy w uczeniu =====

Proszę przeczytać (przypomnieć sobie) 
wykład wprowadzający
{{zmv-ml-ch3.pdf|ZMV3}} ([[http://www.cs.ccsu.edu/~markov/ccsu_courses/ml-ch3.pdf|ZMV3]])
dotyczący różnych reprezentacji wiedzy (sposobu opisu) używanych w zadaniach i algorytmach ML.

Uzupełniające informacje (poszerzone) są też w
{{tml-ch10.pdf|TML10}} ([[http://www.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/project/theo-20/www/mlbook/ch10.pdf|TML10]]).

Proszę zrealizować krok po kroku instrukcje z 
//[[http://www.cs.ccsu.edu/~markov/ccsu_courses/mlprograms|modułu 2 ZMV (Languages for learning)]]//,
czyli
//{{MachineLearningLab-1.txt|MachineLearningLab-1}}//,
(//[[http://www.cs.ccsu.edu/~markov/ccsu_courses/mlprograms/MachineLearningLab-1.txt|MachineLearningLab-1]]//).

Potrzebne pliki to 
program
{{covering.pl}}
oraz dane
{{animals.pl}},
{{monks.pl}},
{{shapes.pl}},
{{taxonomy.pl}}.

===== - Temat: Uczenie na podstawie przykładów =====

Proszę przeczytać (przypomnieć sobie) wykłady wprowadzające
{{pmg-ch11_lect1.pdf|PMG11_1}} ([[http://www.cs.ubc.ca/spider/poole/ci/slides/ch11/lect1.pdf|PMG11_1]]),
{{tml-ch2.pdf|TML2}} ([[http://www.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/project/theo-20/www/mlbook/ch2.pdf|TML2]]),
oraz
{{zmv-ml-ch4.pdf|ZMV4}} ([[http://www.cs.ccsu.edu/~markov/ccsu_courses/ml-ch4.pdf|ZMV4]])
dotyczące różnych zagadnień uczenia na podstawie przykładów w tym //Version space learning//.

Proszę zrealizować krok po kroku instrukcje z 
//[[http://www.cs.ccsu.edu/~markov/ccsu_courses/mlprograms|modułu 3 ZMV (Version space learning)]]//,
czyli
//{{MachineLearningLab-2.txt|MachineLearningLab-2}}//,
(//[[http://www.cs.ccsu.edu/~markov/ccsu_courses/mlprograms/MachineLearningLab-2.txt|MachineLearningLab-2]]//).

Potrzebne pliki to 
program
{{vs.pl}}
oraz dane
{{shapes.pl}},
{{taxonomy.pl}},
{{animals.pl}}, 
{{loandata.pl}}.


===== - Temat: Uczenie drzew decyzyjnych =====

Proszę przeczytać (przypomnieć sobie) wykłady wprowadzające
{{pmg-ch11_lect2.pdf|PMG11_2}} ([[http://www.cs.ubc.ca/spider/poole/ci/slides/ch11/lect2.pdf|PMG11_2]]),
oraz
{{tml-ch3.pdf|TML3}} ([[http://www.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/project/theo-20/www/mlbook/ch3.pdf|TML3]]).
dotyczące różnych uczenia drzew decyzyjnych.

Proszę zrealizować krok po kroku instrukcje z 
//[[http://www.cs.ccsu.edu/~markov/ccsu_courses/mlprograms|modułu 4 ZMV (Induction of Decision Trees)]]//,
czyli
//{{MachineLearningLab-3.txt|MachineLearningLab-3}}//,
(//[[http://www.cs.ccsu.edu/~markov/ccsu_courses/mlprograms/MachineLearningLab-3.txt|MachineLearningLab-3]]//).

Potrzebne pliki to 
program
{{id3.pl}}
oraz wcześniejsze dane
{{animals.pl}}, 
{{loandata.pl}}.

Pliki uzupełniające dla przykładów z PMG:
program
{{dtlearn_bool.pl}}, 
dane
{{dtlearn_t2.pl}}
i dla zadanie
{{as11data.pl}}.

Proszę przeczytać i przemyśleć 
[[http://www.cs.ubc.ca/~poole/cs322/1999/Module11/as11.html|Zadanie 11]].

===== - Temat: Uczenie w systemach probabilistycznych =====

Proszę przeczytać (przypomnieć sobie) wykłady wprowadzające {{pmg-ch10_lect1.pdf|PMG10_1}} ([[http://www.cs.ubc.ca/spider/poole/ci/slides/ch10/lect1.pdf|PMG10_1]]) - reprezentacja niepewności, twierdzenie Bayesa.


Lektura uzupełniająca to rozdział
{{tml-ch6.pdf|TML6}} ([[http://www.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/project/theo-20/www/mlbook/ch6.pdf|TML6]])
dotyczący różnych reprezentacji wiedzy niepewnej, twierdzenia Bayesa i sieci przekonań.


Proszę zrealizować krok po kroku instrukcje z 
//[[http://www.cs.ccsu.edu/~markov/ccsu_courses/mlprograms|modułu 9 ZMV (Bayesian learning)]]//,
czyli
//{{MachineLearningLab-8.txt|MachineLearningLab8}}//,
(//[[http://www.cs.ccsu.edu/~markov/ccsu_courses/mlprograms/MachineLearningLab-8.txt|MachineLearningLab-8]]//).

Potrzebne pliki to 
program
{{bayes.pl}}
oraz dane
{{animals.pl}}, 
{{loandata.pl}},
{{loandat2.pl}}.

W drugiej częsci, proszę przeczytać
  * {{pmg-ch10_lect2.pdf|PMG10_2}} ([[http://www.cs.ubc.ca/spider/poole/ci/slides/ch10/lect2.pdf|PMG10_2]]) - modelowanie niezależności zmiennych, sieci przekonań, w tym przykłady sieci: {{pmg-ch10_lect3.pdf|PMG10_3}} ([[http://www.cs.ubc.ca/spider/poole/ci/slides/ch10/lect3.pdf|PMG10_3]]),
  * {{pmg-ch10_lect4.pdf|PMG10_4}} ([[http://www.cs.ubc.ca/spider/poole/ci/slides/ch10/lect4.pdf|PMG10_4]]) - wnioskowanie w sieciach przekonań
  * {{pmg-ch11_lect5.pdf|PMG11_5}} ([[http://www.cs.ubc.ca/spider/poole/ci/slides/ch11/lect5.pdf|PMG11_5]]) - uczenie sieci Bayesowskiej

Następnie, proszę zrealizować krok po kroku instrukcje z 
//[[http://www.cs.ccsu.edu/~markov/ccsu_courses/mlprograms|modułu 10 ZMV (Bayesian Belief Networks)]]//,
czyli
//{{MachineLearningLab-9.txt|MachineLearningLab-9}}//,
(//[[http://www.cs.ccsu.edu/~markov/ccsu_courses/mlprograms/MachineLearningLab-9.txt|MachineLearningLab-9]]//).

Potrzebne pliki to 
program
{{bn.pl}}
oraz dane
{{bnet1.pl}}, 
{{bnet2.pl}}, 
{{alarm.pl}},
{{loandata.pl}}.

Lektura uzupełniająca to rozdział
{{tml-ch6.pdf|TML6}} ([[http://www.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/project/theo-20/www/mlbook/ch6.pdf|TML6]])
dotyczący różnych reprezentacji wiedzy niepewnej, twierdzenia Bayesa i sieci przekonań.