Μάθημα 2 ο : Βασικές έννοιες 1 Ακαδημαϊκό Έτος 2013-2014.

Slides:



Advertisements
Παρόμοιες παρουσιάσεις
ΠΕΡΙΓΡΑΦΗ ΚΑΙ ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ
Advertisements

ΑΤΟΜΙΚΗ ΕΡΕΥΝΗΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ
Πιθανοκρατικοί Αλγόριθμοι
Κεφάλαιο 1 Για Ποιο Λόγο; ΔΟΣΑ Δημοκρίτειο Πανεπιστήμιο Θράκης
ΥΠΟΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΑ ΤΜΗΜΑΤΙΚΟΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ
Ανάκτηση Πληροφορίας Αποτίμηση Αποτελεσματικότητας.
Ανάκτηση Πληροφορίας Το Boolean μοντέλο.
Μηχανική Μάθηση και Εξόρυξη Γνώσης
Εισαγωγικές Έννοιες Διδάσκοντες: Σ. Ζάχος, Δ. Φωτάκης Επιμέλεια διαφανειών: Δ. Φωτάκης Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών Εθνικό Μετσόβιο.
Εβδομάδα 3 Παρουσίαση Δεδομένων
Αναγνώριση Προτύπων.
Μοντέλο Διδασκαλίας Φυσικών Επιστήμων, για την Υποχρεωτική Εκπαίδευση, στην Κατεύθυνση της Ανάπτυξης Γνώσεων και Ικανοτήτων. Π. Κουμαράς.
ΚΕΦΑΛΑΙΟ 3 ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΤΩΝ Γ.Σ.Π.. ΟΡΙΣΜΟΙ Ένα σύστημα για τακτικό και συνηθισμένο τρόπο επεξεργασίας δεδομένων και για απάντηση προκαθορισμένων και.
Κεφ. 8 ο : Εκπαιδευτικό Λογισμικό Γενικοί ορισμοί: Γενικοί ορισμοί: (software): –Λογισμικό (software): οι καταγραφές σε υλικό –Υλικό hardware –Υλικό (hardware):
Εισαγωγή στις Βασικές Έννοιες Πληροφορικής
Δίκτυα Ι Βπ - 2ο ΕΠΑΛ ΝΕΑΣ ΣΜΥΡΝΗΣ 2011.
5. Χαρακτηρισμός των μαθηματικών γνώσεων των μαθητών.
ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΣΥΛΛΟΓΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΩΝ ΚΑΙ ΜΕΤΡΗΣΕΩΝ
ΑΝΑΛΥΣΗ ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΟΣ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1ο ΚΕΦ. 1-ΑΝΑΛΥΣΗ ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΟΣ ΑΕΠΠ.
Ανάλυση Παλινδρόμησης με Δεδομένα Χρονολογικών Σειρών
Ανάκτηση Πληροφορίας (Information Retrieval – IR) Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας Πολυτεχνική Σχολή Τμήμα Μηχ. Η/Υ, Τηλ/νιών & Δικτύων Ακαδημαϊκό Έτος
ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΑ ΓΕΩΓΡΑΦΙΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΩΝ
Επίλυση Προβλημάτων με Η/Υ
Ενεργή επιλογή αλγορίθμου, Active Algorithm Selection, Feilong Chen and Rong Jin Εύα Σιταρίδη.
ΥΔΑΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΚΑΙ ΑΝΑΠΤΥΞΗ
Βασικές Αρχές Μέτρησης
Θεωρία Υπολογισμού Εισαγωγή (μέρος 2 ο ) Πρακτική Θεωρία.
31 Μαρτίου 2015 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 1 ΤΥΠΙΚΕΣ ΜΕΘΟΔΟΙ ΑΝΑΛΥΣΗΣ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΤΜ. ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ Α.Π.Θ. – ΔΙΔΑΣΚΩΝ: Π. ΚΑΤΣΑΡΟΣ ΚΑΤΗΓΟΡΗΜΑΤΙΚΟΣ ΛΟΓΙΣΜΟΣ Ι Για τον προτασιακό.
Ερευνητικές Εργασίες: Πόσο
Θεωρία Υπολογισμού Εισαγωγή (μέρος 3 ο ). Χρειαζόμαστε Μοντέλα Εμπρός πατάκι Πίσω πατάκι Πόρτα ΚλειστόΑνοιχτό.
ΓΛΩΣΣΙΚΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ Γεώργιος Πετάσης Ακαδημαϊκό Έτος: 2012 – 2013 ΤMHMA MHXANIKΩΝ Η/Υ & ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ, Πανεπιστήμιο Πατρών, 2012 – 2013 Μάθημα 1 ο : Εισαγωγή.
ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ Συγγραφείς Α.Βακάλη Η. Γιαννόπουλος Ν. Ιωαννίδης Χ.Κοίλιας Κ. Μάλαμας Ι. Μανωλόπουλος Π. Πολίτης Γ΄ τάξη.
ΓΛΩΣΣΙΚΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ Μάθημα 1ο Εισαγωγή στη Γλωσσική Τεχνολογία
Διδακτική της Πληροφορικής ΗΥ302 Εργασία :Παρουσίαση σχολικού βιβλίου Γ’ Λυκείου Τεχνολογικής Κατεύθυνσης «Ανάπτυξη εφαρμογών σε προγραμματιστικό περιβάλλον»
Μάθημα 1ο: Εισαγωγή στη Γλωσσική Τεχνολογία
Εθνικό και Καποδιστριακό Πανεπιστήμιο Αθηνών – Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεπικοινωνιών 1 Κεφάλαιο 3 Η Σημασιολογία των Γλωσσών Προγραμματισμού Προπτυχιακό.
Πρόγραμμα Σπουδών ΤΠΕ-Τεχνολογίες Πληροφορίας Επικοινωνίας Δ’ τάξης.
Θεωρία Υπολογισμού Αλγόριθμοι και Μηχανές Turing Υπολογισιμότητα.
EXCEL – λογιστικά φύλλα. Χρήση επεξεργασία, αναπαράσταση και επικοινωνία αριθμητικών (η γενικότερα ποσοτικών) δεδομένων Ειδικότερα Εφαρμογή εκπαιδευτικών.
Διδακτική Πληροφορικής Ενότητα 3: Η Πληροφορική στην Εκπαίδευση. Διδάσκων: Γεώργιος Σούλτης, Επίκουρος Καθηγητής. Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής, Τεχνολογικής.
Αρχές επαγωγικής στατιστικής
Διάλεξη  Μέτρηση: Είναι μια διαδικασία κατά την οποία προσδίδουμε αριθμητικά δεδομένα σε κάποιο αντικείμενο, σύμφωνα με κάποια προκαθορισμένα.
Στατιστική και λογισμικά στις επιστήμες συμπεριφοράς
PSY 301 Μάθημα 2ον KOINΩΝΙΚΗ ΨΥΧΟΛΟΓΙΑ ΜΕΘΟΔΟΙ & ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΑ.
Σχεδιασμός των Μεταφορών Ενότητα #5: Δειγματοληψία – Sampling. Δρ. Ναθαναήλ Ευτυχία Πολυτεχνική Σχολή Τμήμα Πολιτικών Μηχανικών.
ΕΛΕΓΧΟΙ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ Η πιο συνηθισμένη στατιστική υπόθεση είναι η λεγόμενη Υπόθεση Μηδέν H 0. –Υποθέτουμε ότι η εμφανιζόμενη διαφορά μεταξύ μιας.
Έλεγχος Υποθέσεων Ο έλεγχος υποθέσεων αναφέρεται στη διαδικασία αποδοχής ή απόρριψης μιας στατιστικής υπόθεσης, Κατά την εκτέλεση ενός στατιστικού ελέγχου,
ΜΕΘΟΔΟΙ ΕΡΕΥΝΑΣ Δειγματοληψία
ΥΝ Ι: ΑΝΑΠΑΡΑΣΤΑΣΗ ΓΝΩΣΗΣ 1 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ (Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα και Γενετικοί Αλγόριθμοι) ΣΠΥΡΟΣ ΛΥΚΟΘΑΝΑΣΗΣ, ΚΑΘΗΓΗΤΗΣ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ.
Δραματική Τέχνη στην εκπαίδευση: Ερευνητικό Σχέδιο Ι Στις ανθρωπιστικές επιστήμες επικράτησαν δύο ερευνητικές κατευθύνσεις: Η στατιστική ανάλυση (συνυπολογίζει.
► Εισαγωγή στη Νοσηλευτική Έρευνα ► Ορισμοί ► Χαρακτηριστικά επιστημονικής έρευνας ► Τύποι της έρευνας ► Η χρησιμότητα της έρευνας στο χώρο της υγείας.
ΕΝΟΤΗΤΑ 1. ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1.1 ΕΠΙΣΤΗΜΗ ΤΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ 1.
ΔΙΑΛΕΞΗ 11η Ποσοτική έρευνα υγείας
ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΑ ΜΕΤΡΑ ΔΙΑΣΠΟΡΑΣ - ΑΣΥΜΜΕΤΡΙΑΣ - ΚΥΡΤΩΣΕΩΣ
Μεθοδολογία των Επιστημών του Ανθρώπου: Στατιστική
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΙΩΑΝΝΙΝΩΝ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ
Επαγωγική Στατιστική Εκτίμηση και Έλεγχος μέσων τιμών Χαράλαμπος Γναρδέλλης Τμήμα Τεχνολογίας Αλιείας και Υδατοκαλλιεργειών.
Έλεγχος Υπόθεσης για το μέσο ενός πληθυσμού
Μέθοδος ελαχίστων τετραγώνων – Μεθοδολογία παλινδρόμησης
Πολυσυγγραμμικότητα Εξειδίκευση
Έλεγχος υποθέσεων με την χ2 «χι -τετράγωνο» κατανομή
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΙΩΑΝΝΙΝΩΝ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ
ΟΡΙΣΜΟΙ Επιστήμη Το σύνολο συστηματικών και επαληθεύσιμων γνώσεων, καθώς και η έρευνα αυστηρώς καθορισμένων πεδίων του επιστητού με συγκεκριμένες και.
Βασικές Έννοιες και Ορισμοί
Δίκτυα Ι Βπ - 2ο ΕΠΑΛ ΝΕΑΣ ΣΜΥΡΝΗΣ 2011.
Βασικές έννοιες αλγορίθμων
Β.ΕΠΑΛ-Γενικής Παιδείας  ΜΑΘΗΜΑ: Εισαγωγή στης αρχές Επιστήμης των Η/Υ  ΚΕΦΑΛΑΙΟ 4: Γλώσσες Αναπαράστασης Αλγορίθμων  ΕΝΟΤΗΤΑ 4.2: Δομή Ακολουθίας 
Σκοπός Η συνοπτική παρουσίαση
ΤΕΙ Αθήνας Βιοστατιστική (Θ)
Μεθοδολογία της Έρευνας στις Κοινωνικές Επιστήμες Ι & ΙΙ
Μεταγράφημα παρουσίασης:

Μάθημα 2 ο : Βασικές έννοιες 1 Ακαδημαϊκό Έτος

Οι διαφάνειες αυτού του μαθήματος βασίζονται στα κεφάλαια 1, 2 και 3 του βιβλίου: «Η τεχνολογία της πληροφορίας στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας», Κ. Φράγγος και Αν. Κουτσούκος, εκδόσεις ΜΥΡΜΙΔΟΝΕΣ, Ακαδημαϊκό Έτος

 Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας:  Χρήση ηλεκτρονικών υπολογιστών για τη γραπτή και προφορική επεξεργασία της γλώσσας για διάφορες πρακτικές, χρήσιμες εφαρμογές, κλπ  Επιστημονική περιοχή που συνδυάζει την επιστήμη της γλωσσολογίας με αυτή των υπολογιστών Ακαδημαϊκό Έτος

 Τα ποικίλα είδη γνώσης της ΕΦΓ μπορούν να αναπαρασταθούν από ένα μικρό σύνολο τυπικών μεθόδων (formal methods) ή θεωριών  Προέρχονται από τον χώρο της επιστήμης υπολογιστών, των μαθηματικών και της γλωσσολογίας Ακαδημαϊκό Έτος

 Σημαντικές τεχνικές για την αναπαράσταση της γλωσσολογικής γνώσης:  – Μηχανές καταστάσεων (state machines)  – Συστήματα τυπικών κανόνων (formal rule systems)  – Λογική  – Θεωρία πιθανοτήτων  – Μηχανική μάθηση (machine learning) Ακαδημαϊκό Έτος

 Τυπικά μοντέλα που αποτελούνται:  Καταστάσεις  Μεταβάσεις μεταξύ καταστάσεων  Μία αναπαράσταση εισόδου  Παραλλαγές βασικού μοντέλου:  (Μη) ντετερμινιστικά αυτόματα πεπερασμένων καταστάσεων  Finite state transducers (γραφή σε συσκευή εξόδου)  Αυτόματα με βάρη  Αυτόματα με πιθανότητες (Markov models)  Hidden Markov models (συστατικά πιθανοτήτων) Ακαδημαϊκό Έτος

 Συστήματα τυπικών κανόνων:  Κανονικές γραμματικές  Γραμματικές ανεξάρτητες από συμφραζόμενα  Γραμματικές με χαρακτηριστικά (feature augmented grammars)  Πιθανοτικές παραλλαγές  Συνήθως χρησιμοποιούνται στον χειρισμό γνώσης (state machines & formal rule systems) : Φωνολογίας Μορφολογίας Σύνταξης Ακαδημαϊκό Έτος

 Δημοφιλές μοντέλο, σημαντικό κριτικό λόγο στη γνώση της γλώσσας  First order logic  Predicate calculus  Επαγωγή/απαγωγή  Λογικές αναπαραστάσεις  Σημασιολογική γνώση  Πραγματολογική γνώση  Επεξεργασία λόγου ^πλέον εφαρμογές: απλούστερους μηχανισμούς^  Το κυρίαρχο μοντέλο για την αξιοποίηση οντολογιών Ακαδημαϊκό Έτος

 Το κυρίαρχο μοντέλο αναπαράστασης γλωσσολογικής γνώσης και πιο σημαντικό  Όλα τα προηγούμενα μοντέλα μπορούν να εμπλουτιστούν με πιθανότητες  Μπορεί να λύσει πολλά είδη προβλημάτων ασάφειας  Σχεδόν κάθε πρόβλημα ΕΦΓ μπορεί να δοθεί σαν: «δεδομένων Ν επιλογών για μια ασαφή είσοδο, επέλεξε την πιο πιθανή»  Εκμάθηση πιθανοτικών μοντέλων από σώματα κειμένων (μηχανική μάθηση) Ακαδημαϊκό Έτος

 Στατιστική συμπερασματολογία  Κλάδος της στατιστικής  Ασχολείται με μεθόδους μεταφοράς πληροφοριών από δείγμα στον γενικό πληθυσμό  Περιλαμβάνει:  Εκτιμητική: εκτίμηση παραμέτρων πληθυσμού με βάση αντίστοιχες παραμέτρους του δείγματος  Έλεγχο υποθέσεων: επιβεβαίωση/απόρριψη ισχυρισμών για τις τιμές παραμέτρων του πληθυσμού  Διατύπωση στατιστικών μοντέλων εκτίμησης τιμής/διαστήματος εμπιστοσύνης εξαρτημένων μεταβλητών, με βάση τιμές ανεξάρτητων μεταβλητών Ακαδημαϊκό Έτος

 Αναζήτηση ισχυρών ενδείξεων για την αλήθεια ενός ισχυρισμού  Η διαδικασία της γενίκευσης από ένα δείγμα στον πληθυσμό δεν είναι συχνά δίχως σφάλματα  Σφάλμα τύπου Ι (α): η πιθανότητα απόρριψης μιας υπόθεσης Ηο, ενώ είναι ορθή  Σφάλμα τύπου ΙΙ (β): η πιθανότητα αποδοχής μιας υπόθεσης Ηο, ενώ είναι λανθασμένη, Όπου Ηο: αρχική υπόθεση και υπάρχει και Η1: εναλλακτική υπόθεση Ακαδημαϊκό Έτος

 Εφαρμογή και χρήση στατιστικών μεθόδων στους διάφορους κλάδους της ΕΦΓ  Ανάκτηση Πληροφορίας (Information Retrieval) :  Ανάπτυξη αλγορίθμων και μοντέλων για την αναζήτηση πληροφορίας από διάφορες συλλογές κειμένων.  Χρήση στατιστικών μοντέλων Αναπαράσταση, αποθήκευση, οργάνωση, επεξεργασία, προσπέλαση στοιχείων της πληροφορίας  Μέτρηση απόδοσης και αξιολόγηση Ακαδημαϊκό Έτος

 Η αποτίμηση/εκτίμηση της αποδοτικότητας συστημάτων ΕΦΓ είναι σημαντική  Κυρίαρχα μέτρα αποτίμησης:  Ακρίβεια (precision) Πόσες από τις απαντήσεις που έδωσε ένα σύστημα είναι σωστές  Ανάκληση (recall) Πόσα ερωτήματα προς το σύστημα απαντήθηκαν σωστά  F-measure: συνδυασμός ακρίβειας και ανάκλησης Ακαδημαϊκό Έτος

 Ανάκτηση πληροφορίας  Υποθέτουμε ένα σύνολο εγγράφων  Υποθέτουμε ένα σύνολο ερωτημάτων Κάθε ερώτημα πρέπει να απαντηθεί με ένα σύνολο εγγράφων, που ικανοποιούν το ερώτημα  Έστω ερώτημα, και το σύνολο των σχετικών εγγράφων  Έστω ένα ελεγχόμενο σύστημα ΕΦΓ, επεξεργάζεται το ερώτημα, και επιστρέφει το σύνολο εγγράφων Ακαδημαϊκό Έτος

Ακαδημαϊκό Έτος