Моћни и забавни Интелигентни системи - Званична блог страница мултидисциплинарних Студија при Универзитету у Београду

Моћни и забавни Интелигентни системи

Autor:
Слободанка Станојевић Терзић
Слободанка Станојевић Терзић

Вештачке неуронске мреже су инспирисане принципима на којима је засниван рад биолошког мозга, прецизније биолошким неуронима и њиховим везама путем аксона. Показале су се као веома добре у решавању разних комплексних проблема, између осталог и у области медицине. Моје истраживање је обухватило развој вештачке неуронске мреже која би са задовољавајућом тачношћу могла да предвиди исход смртности пацијента који је доживео инфаркт.

Када ме је неко питао зашто уписујем докторски студијски програм Интелигентни системи ја сам рекла: “Зато што ми звучи забавно!”. Стварно, осим што је вештачка интелигенција последњи крик “моде” уназад годинама, она не само да је актуелна у оквиру академских кругова већ је добила своју примену у бројним областима.

Један од изборних предмета на студијском програму Интелигентни системи су и Неуронске мреже. Када сам успешно завршила са задатим обавезама и положила испит, професор др Зоран Шеварац ме је контактирао мејлом и предложио да се прикључим тиму који се бавио једним истраживањем у области медицине. Мало је рећи да сам била почаствована – била сам, благо речено, луда од среће и здушно му се захвалила на указаном поверењу. Овде вам укратко представљам оквир тог истраживања.

Вештачке неуронске мреже су инспирисане принципима на којима је засниван рад биолошког мозга, прецизније биолошким неуронима и њиховим везама путем аксона. Вештачке неуронске мреже су се показале као веома добре у решавању разних комплексних проблема, између осталог и у области медицине. Ово истраживање је обухватило развој вештачке неуронске мреже која би са задовољавајућом тачношћу могла да предвиди исход смртности пацијента који је доживео инфаркт.

Коришћени су подаци о одређеној популацији пацијената који су доживели инфаркт. Подаци обухватају резултате различитих мерења која су извршена непосредно након инфаркта. Један од података је и и исход смртности у одређеном периоду праћења опоравка пацијента.

Истраживање је обухватило велики број алгоритама за претпроцесирање података и изналажење најбоље архитектуре вештачке неуронске мреже и њених хипер-параметара. За претпроцесирање је коришћен RapidMiner Studio v7.4, док је за рад са вештачким неуронским мрежама коришћен NeurophStudio v2.94.

RapidMiner Studio

RapidMiner је софтверска платформа коју је могуће користити за припрему података, машинско учење и развој предиктивних модела. У овом истраживању је коришћен део који се односи на претпроцесирање података, конкретно уклањање корелисаних атрибута, третирање недостајућих вредности, нормализацију, уклањање outlier-а, одабир балансираног скупа података i PCA (Principal Component Analysis). Поред изналажења најбоље претпроцесираног скупа података, фокус овог дела истраживања је био и  на анализи тога како одабир различитих приступа у претпроцесирању података утиче на предиктивну моћ вештачких неуронских мрежа.

Neuroph Studio

Neuroph је софтвер отвореног кода, иначе добитник престижне награде за најиновативнији софтвер на Java платформи коју додељује компанија Oracle. У овом истраживању је креирано преко 280 различитих вештачких неуронских мрежа. Сви су моделовани као вишеслојни перцептрон (eng. Multi Layer Perceptron) који за учење користи Backpropagation алгоритам. За неке од модела вештачких неуронских мрежа коришћен је Backpropagation алгоритам са моментум оптимизацијом. Извршено је преко 850 тренирања различитих вештачких неуронских мрежа како би се одабрали одговарајући хипер-параметри и тиме постигла што већа тачност у предвиђању.

Крајњи резултат истраживања је вештачка неуронска мрежа која предвиђа исход смртности са 90% тачности.

Истраживање је формализовано и написани рад је у процесу публиковања. Е то кад буде публиковано, биће сјајна награда за напоре које једно истраживање подразумева. А још помисао да ће то једног дана бити и примењено – равна је екстази!












Интелигентни системи

Студијски програм докторских академских студија Интелигентни системи је осмишљен са идејом да студентима након завршених судија омогући усавршавање у некој области рачунарства, како би унапредили раније стечено знање и овладали методама и поступцима научно-истраживачког рада из разних области интелигентних система.

Студенти који заврше докторске академске студије на студијском програму Интелигентни системи, постају оспособљени да воде истраживања која укључују разне технике и технологије интелигентних система, као и да решавају како реалне проблеме из праксе, тако и сложене проблеме у новом или непознатом окружењу.

Конкретни циљеви студијског програма докторских академских студија Интелигентни системи су:

  • унапређење научно-истраживачког и стручног рада у области интелигентних система на Универзитету у Београду, као и у другим научно-истраживачким организацијама у којима ће радити будући доктори наука у овој области
  • постизање врхунских научних компетенција и академских вештина у мултидисциплинарној области интелигентних система
  • развој креативних способности решавања проблема у области интелигентних система и способности критичког мишљења
  • продубљивање знања у области интелигентних система које је усклађено са савременим правцима развоја ових система у свету
  • оспособљавање кадрова да самостално воде оригинална научна истраживања и развијају нове технологије у области интелигентних система

Студијски програм докторских академских студија Интелигентни системи развија код студената и компетенције попут: вештина и метода истраживања из области интелигентних система, прилагођавања процеса истраживања уз неопходан степен академског интегритета, способности објављивања истраживачких радова на националном и међународном нивоу, критичке анализе, процене и синтезе нових и сложених идеја, као и промовисања таквих идеја у циљу напретка пословања и друштва у целини. Уз такве компетенције, студенти су оспособљени да самостално решавају практичне и теоријске проблеме и организују и остварују развојна и научна истраживања, као и да се укључе у међународне научне пројекте који се односе на развој нових технологија у области интелигентних система.

Завршетком студија кандидати стичу звање: Доктор наука –  интелигентни системи.