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CVG-UPMC
OM
PU
TE
R V
ISIO
N
Machine Learning and Neural NetworksP. CampoyP. CampoyP. Campoy
Machine Learning & Neural Networks
4.- Machine Learning
General Methodology
byPascual Campoy
Grupo de Visión por ComputadorU.P.M. - DISAM
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CVG-UPM
CO
MP
UT
ER
VIS
ION
Machine Learning and Neural NetworksP. CampoyP. CampoyP. Campoy
Machine LearningGeneral Methodology
Objectives
Supervised and not supervised learning
Learning challenges
Building machine learning models
Errors and validation
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Learning objectives
?
y
x2
?
x1
x2
Find a model that predicts the right outputfor a new input, given previous outputs
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Supervised learning
area
leng
th
Feature space
?
Supervised learining concept Working structure
y1..ym
.
.xn
x1
yd1
ydm
+ -..
Rn ⇒ Rm function generalitation
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Unsupervised learning
Feature space
Unsuprvised learnng concept
?
area
leng
th
Working structure
y1..ym
.
.xn
x1
Clustering
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Leaning challenges
lack of learning instances
noise
?x1
x2
x1
x2
??
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Leaning challenges
Aprendizaje basado en la f.d.d. de lasmuestras ⇒ posible incorrelación entre lacantidad de muestras y su importancia en lasalida
p(x) h(x)
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Machine LearningGeneral Methodology
Objectives
Supervised and not supervised learning
Learning challenges
Building machine learning models
Errors and validation
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Building machine learning models:levels
Determinación de laestructura interna
(manual/automático)
Elección del modelo(manual)
modeloAjuste de parámetros(automático)
mue
stra
s e
ntre
nam
ient
o
Error deentrenamiento
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Parameter calculation
Optimización de un índice
Función de coste :Lj(x) = Σ L(wj/wi) P(wi/x)
Error cuadrático medioE = ∑ ∑ ( yk
n - ydkn )2
n k
Compromiso:grado de optimización frente a tiempo de cálculo
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Building machine learning models:model structure
Determinación de laestructura interna
(manual/automático)
Elección del modelo(manual)
modeloAjuste de parámetros(automático)
mue
stra
s de
te
st
error de test
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Model structure evaluation
Universo deentradas Conjunto de test
o de validación
Validación cruzada:realizar modelos entrenados con V muestras y validadoscon conjuntos de test de N-V muestras
!
N
V
"
# $ %
& '
Conjunto deentrenamiento
modelo
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Building machine learning models:model types
Determinación de laestructura interna
(manual/automático)
Elección del modelo(manual)
MODELOAjuste de parámetros(automático)
error de validación
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Model selection
Matemáticos:- polinomios, splines, B-splines, ...
Estadísticos:- ARX, ARMAX, Markov, Box-Jenkins, ...
Redes Neuronales:- MLP, RBF, SOM, ART, ...
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Machine LearningGeneral Methodology
Objectives
Supervised and not supervised learning
Learning challenges
Building machine learning models
Errors and validation
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Numero de muestras de la red neuronal
error
Error de test
Error bayesiano
Error de entrenamiento
Error de entrenamiento yerror de test o de validación
Influencia nº muestras
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Influencia nº g.d.l. del modelo
g.d.l. del modelo
error de test
x1
x2
x1
x2
Infra-aprendizaje
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Influencia nº g.d.l. del modelo
x1
x2
x1
x2
g.d.l. del modelo
error de test
Sobre-aprendizaje
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Influencia nº g.d.l. del modelo
x1
x2
x2
g.d.l. del modelo
error de test
Aprendizajex1
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