Emberi és gépi tanulás összehasonlítása kép- és szövegosztályozásnál

OData támogatás
Konzulens:
Dr. Szűcs Gábor
Távközlési és Médiainformatikai Tanszék

Az analitikus gondolkodásmód életünk meghatározó része, elemezni próbáljuk tapasztalatainkat és következtetéseket vonunk le belőle, azaz tanulunk. A tanulási folyamatot azonban gépek is el tudják végezni. De milyen teljesítményt ér el a gép az emberéhez képest, ha azonos feltételek mellett tanulnak?

Dolgozatomban megtervezek és implementálok egy tesztet, amely alkalmas az emberi és gépi tanulás teljesítményének összehasonlítására. A teszt kép- és szövegosztályozás problémájával foglalkozik. A tervezés során manuális teszthalmazokat készítettem kigyűjtött képi, valamint szöveges adatokból. A tesztfolyamat a tanulás minden egyes lépésének elemzésére lett tervezve, ennek megfelelően folyamatos (online) tanulást valósítottam meg. Ez azt jelenti, hogy minden egyes kategorizálás után visszajelzést kap a tesztelő az aktuális döntés helyességéről. Minden esetben a gépi és az emberi osztályozó azonos esélyekkel indul, mivel semmilyen plusz információ nem áll rendelkezésre, pusztán a látott tartalom.

Az emberi teszteléshez egy megfelelő platformra volt szükség, ahol bárki egyszerűen és gyorsan elvégezheti a teszteket. Kifejezetten erre a célra fejlesztettem egy weboldalt, amely kiszolgálja a tesztelő személyeket. A gépi tanuláshoz a szöveges adatok számára egyszerű gépi osztályozókat valósítottam meg, amelyek az implementált algoritmusok alapján megadják az ismeretlen elem címkéjét minden iterációban.

Az osztályozások végső eredményeit részletesen kiértékeltem az egyes tesztesetek során, és az elemzett teljesítményértékeket összehasonlítottam. A legjobb eredmények eléréséhez szükséges adatokat bemutattam a dolgozatban.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.