TEK9020 – M?nstergjenkjenning

Kort om emnet

Emnet gir en grunnleggende innf?ring i m?nstergjenkjenning, med vekt p? klassifiseringsteori og maskinl?ring.

Temaer som gjennomg?s er Bayesisk beslutningsteori, klassifikatorer og klassifiseringssystemer, ledet l?ring, parametriske og ikke-parametriske metoder, line?re og generaliserte diskriminantfunksjoner, egenskapsutvelging og feilrateestimering, dimensjonalitetsproblemer, ikke-ledet l?ring og klyngeanalyse.

M?nstergjenkjenning brukes ofte i sammenheng med bilde- og signalanalyse, og vil derfor v?re nyttig for mange studenter innenfor disse fagene.

Hva l?rer du?

Etter fullf?rt emne vil du

  • ha oppn?dd god kjennskap til teorien for klassifisering og m?nstergjenkjenning
  • kunne velge egnet metodikk for ? konstruere en klassifikator for en gitt problemstilling
  • kjenne prinsippene for konstruksjon og utvelging av egnede egenskaper for problemstillingen
  • kunne evaluere en ferdig trent klassifikator
  • ha grunnleggende kjennskap til ikke-ledet l?ring og klyngeanalyse
  • ha innsikt i forskjellene mellom "tradisjonell maskinl?ring", som er tema i dette emnet, og temaet "dyp l?ring"

Opptak til emnet

Ph.d.-kandidater ved UiO s?ker plass p? undervisningen og melder seg til eksamen i?Studentweb.

Hvis emnet har begrenset kapasitet, vil ph.d.-kandidater som har emnet i sin utdanningsplan ved UiO bli prioritert. Noen nasjonale forskerskoler kan ha egne regler for rangering av s?kere til emner med begrenset kapasitet.

Ph.d.-kandidater som har opptak ved andre utdanningsinstitusjoner m? innen angitt frist?s?ke om hospitantplass.

Emnet bygger p? kunnskaper tilsvarende de gitt av MAT1120 – Line?r algebra, MAT1110 – Kalkulus og line?r algebra,?og STK1000 – Innf?ring i anvendt statistikk.

Overlappende emner

Undervisning

Emnet har 3 timer forelesning og ?ving per?uke gjennom hele semesteret.

Det er 2 obligatoriske prosjektoppgaver og en presentasjon som m? godkjennes for ? kunne ta avsluttende eksamen.

Eksamen

  • Avsluttende muntlig eksamen i slutten av semesteret teller %100 ved sensurering. Ved stort antall kandidater kan det bli holdt skriftlig eksamen.

Ph.d.-kandidater vil i forhold til masterstudenter p? den klonede versjonen av emnet, TEK5020 – M?nstergjenkjenning,?f? en utvidelse av pensum. Ph.d-kandida