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Tesi etd-09242014-103536


Thesis type
Tesi di laurea magistrale
Author
BENEDETTI, FILIPPO
URN
etd-09242014-103536
Title
Selezione del Modello e delle Feature per l'Apprendimento in Ecologie Robotiche
Struttura
INFORMATICA
Corso di studi
INFORMATICA
Supervisors
relatore Micheli, Alessio
relatore Gallicchio, Claudio
controrelatore Attardi, Giuseppe
relatore Dott. Bacciu, Davide
Parole chiave
  • model selection
  • machine learning
  • feature selection
  • apprendimento automatico
Data inizio appello
10/10/2014;
Consultabilità
Completa
Riassunto analitico
Questa tesi è stata svolta nell'ambito del progetto europeo RUBICON (Robotic UBIquitous COgnitive Network). RUBICON ha l'obiettivo di sviluppare ecologie robotiche adattive. A al fine, l'ecologia robotica RUBICON sfrutta un sistema di apprendimento distribuito su reti di dispositivi eterogenei, inclusi sensori wireless. Tale sistema necessita della capacità di gestire in maniera autonoma l'acquisizione dinamica di nuovi compiti di apprendimento. La necessità di lavorare con dati sequenziali, come quelli raccolti dai sensori wireless, ha reso opportuno l'utilizzo di modelli neurali di tipo ricorrente, nello specifico le Echo State Networks (ESN). La tesi è incentrata sull'implementazione di una procedura di selezione automatica di modelli tramite la tecnica di cross-fold validation e sulla realizzazione di un algoritmo innovativo di feature selection specifico per ESN e serie temporali. I risultati ottenuti consentono ad un'ecologia robotica che adotti le soluzioni sviluppate di \emph{auto-configurarsi} e gestire autonomamente il processo di apprendimento adattandosi ai cambiamenti nelle abitudini degli utenti. Inoltre, l'algoritmo di feature selection sviluppato nel lavoro di tesi, permette di identificare automaticamente i segnali di ingresso maggiormente rilevanti per un compito di apprendimento acquisito dinamicamente. Ciò consente di ottimizzare i costi di comunicazione e, potenzialmente, migliorare le prestazioni predittive del sistema di apprendimento.
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