Progetto0708 < ApprAuto

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---+ Progetto Apprendimento Automatico A.A. 2007/2008
---++ Docente: Roberto Navigli

I progetti sono stati presentati martedì 4 dicembre:

   * Riconoscimento di volti (Face recognition)
   * Analisi di mercato
   * Natural Language Processing: risoluzione dell'ambiguità delle parole (Word Sense Disambiguation)
   * Giochi classici (tris, dama, mastermind)
   * Videogiochi (pac-man)
   * Controllo del traffico 

Informazioni più dettagliate sono riportate nella [[%ATTACHURL%/progetti_2007.ppt][presentazione dei progetti]].

---+++ Svolgimento del progetto

Il progetto deve essere *svolto individualmente*. Nel caso in cui venga svolto da un gruppo di due studenti (comunque non più di due), è necessario *concordare espressamente con il docente il contenuto del progetto* in modo che sia chiaro l'apporto individuale. Nel caso in cui lo studente voglia svolgere un progetto diverso da quelli proposti, è necessario il consenso esplicito del docente.

*Codice etico:* gli studenti, nel consegnare il proprio progetto, si assumono implicitamente la responsabilità che questo non sia stato copiato, neanche parzialmente, da altri studenti o da altre fonti. 

---+++ Consegna del progetto

Lo studente deve *consegnare una relazione in formato cartaceo* contenente:

   * una breve descrizione del problema
   * una descrizione delle scelte effettuate per progettare il/i classificatore/i (rappresentazione del problema, eventuali parametri o strutture del classificatore, ecc.)
   * una valutazione adeguata del classificatore (consiglio di valutare rispetto ai diversi metodi di addestramento, rispetto alle due baseline classiche (baseline casuale e baseline della classe più frequente) e, laddove possibile, rispetto a dimensioni differenti dell'insieme di dati)

Inoltre deve *inviare via email* la *relazione in formato elettronico (doc o pdf) e tutto il software* necessario ad apprendere il classificatore (insiemi di addestramento e/o di test, codice scritto dallo studente, ecc.).

I criteri di valutazione sono riportati per ciascun progetto nella presentazione sopra citata. I 6 progetti hanno *validità fino a tutto settembre 2008* (dopodiché, gli studenti sono pregati di riferirsi al progetto dell'A.A. 2008/2009). 

---+++ Informazioni e dataset utili per i progetti

*Riconoscimento dei volti (Face Recognition)*

   * Su [[http://en.wikipedia.org/wiki/Facial_recognition_system][Wikipedia]]
   * La [[http://www.cs.cmu.edu/~tom/faces.html][pagina del progetto]] di riconoscimento dei volti del corso di Apprendimento Automatico di Tom Mitchell, contenente l'insieme di dati e le foto dei volti da analizzare.

*Analisi di mercato*

   * L'[[http://archive.ics.uci.edu/beta/datasets/Internet+Usage+Data][insieme di dati]] di utenti della Rete da analizzare secondo criteri a vostra scelta.

*Risoluzione dell'ambiguità delle parole (Word Sense Disambiguation)*

   * Su [[http://en.wikipedia.org/wiki/Disambiguation][Wikipedia]]
   * [[http://wordnet.princeton.edu][WordNet]], il dizionario in formato elettronico rispetto al quale sono specificati i sensi delle parole nell'insieme di dati. La versione 2.0, utilizzata nell'insieme di dati fornito al punto seguente, è [[http://wordnet.princeton.edu/oldversions][disponibile qui]].
   * [[%ATTACHURL%/wsd.zip][Insiemi di dati]] per risolvere l'ambiguità di 29 nomi della lingua inglese (i sensi sono specificati rispetto a !WordNet 2.0).
   * [[%ATTACHURL%/stopwords_in.txt][Stopwords]]: parole da escludere perché non informative

*Giochi e videogiochi* 

E' necessario modellare il concetto di avversario. Nel caso in cui si faccia uso di apprendimento per rinforzo, vi consiglio di leggere questi articoli:

   * [[http://www.cs.duke.edu/courses/spring07/cps296.3/littman94markov.pdf][Markov games as a framework for multi-agent reinforcement learning]]
   * [[%ATTACHURL%/p1239-ribeiro.pdf][Experience generalization for concurrent reinforcement learners: the minimax-QS algorithm]]
   * [[http://www2.lifl.fr/~decomite/piqle][A Platform for Implementation of Q-Learning Experiments]]: una piattaforma per il Q-Learning in Java (contiene anche l'interfaccia per Weka)

*Controllo del traffico*

   * Un [[http://www.vishnu.bbn.com/papers/traffic/traffic.html][esempio]] di controllo del traffico mediante programmazione genetica.

-- Users.RobertoNavigli - 10 Dec 2007