Artificial Intelligence Project

Project #1: Solving Classification Problems using Neural Networks

2005년 1학기

Problem definition:

문제에 대해, Feedforward NN 학습 및 적용해보기
epoch, hidden layer, neuron의 수에 따른 일반화 성능 비교
미지의 문제에 대해 최고 성능을 찾아 보기

Data sets:

Pima Indians Diabetes Database:
- 768 instances (binary class)
- 8 attributes + one of two classes
Challenge:

5822 instances for train set, 4000 instances for test set
86 attributes (1 ~ 85 for input, 86 for target label)
Labels of test set are hidden.
Submit the labels and find the best performance!
http://knight.snu.ac.kr/aiproj1/ai_nn.asp

제출 기한: 4 월 14일 (e-mail 자정까지, 보고서는 오후 4시까지, 301동 419호 오장민 조교에게)

제출물:

Diabetes

epoch에 따른 성능 그래프, hidden units에 따른 표 및 그래프
입력 정규화 방법, learning rates, threshold 등 기타 항목
토론

Challenge

획득한 최고 성능: confusion matrix 분석
입력 정규화 방법, learning rates, threshold 등
토론

모든 내용은 압축하여 e-mail로, 보고서는 반드시 인쇄해서 제출

참고

과제 설명 자료
패키지 모음
Weka(http://www.cs.waikato.ac.nz/~ml/weka/)
다른 패키지(Matlab 등) 사용 가능, 직접 구현 가능.